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　　　　一个关键问题在于：当AI模型过于依赖合成数据时，它们可能会“崩溃”。它们会产生更多“幻觉”，编造看似合理可信但实际上并不存在的信息。而且，AI模型的质量和性能也会飞速下降，甚至无法使用。例如，某个AI模型生成的数据出现了一些拼写错误，利用这些充满了错误的数据训练其他模型，这些AI模型必定会“以讹传讹”，导致更大的错误。

在近40摄氏度高温的工程现场，吴倩香看见过被晒得黢黑、说着川渝方言的工人脱掉工装外套拧出衣服上的汗水；在现场食堂，设备厂家人员那双被汗水泡皱了的“巧克力手”在白色餐盘的映衬下格外醒目；在各类会议中，一群群建设者为了推动工程建设而奋斗。她也曾一次次处理工作中棘手的难题，想方设法满足工程现场设备需求，克服困难，顺利协调完成设备发货。

　　　　大连物化所研究团队针对木质素分离中易发生低值化自缩合等难题，设计并开发了催化木质素芳基化的三素分离（CLAF）技术。利用木质素易缩合的倾向，通过引入具有高亲核活性的木质素衍生酚优先与木质素反应，大幅抑制木质素发生自身缩合的选择性。基于CLAF技术提取的芳基化木质素通过催化解聚，可制备环境友好的可再生双酚及寡聚酚。联产的纤维素组分和半纤维素糖可分别转化为高纯溶解浆和木糖/糠醛。该策略源于对木质素自缩合反应本质的新认识，采用催化反应手段，解决了在木质纤维素绿色精炼过程中三组分高效分离并高值化利用的难题。