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对于成立愿景，该公司称：“虽然人工智能能力已经取得了巨大进步，但关键差距依然存在。科学界对前沿人工智能系统的理解落后于快速发展的能力。关于如何训练这些系统的知识主要集中在顶级研究实验室，这既限制了关于人工智能的公开讨论，也限制了人们有效使用人工智能的能力。而且，尽管这些系统潜力巨大，但人们仍然很难根据自己的具体需求和价值观对其进行定制。为了弥合这些差距，我们正在建立Thinking Machines Lab，以使人工智能系统被更广泛地理解、可定制并具有普遍能力。”
港澳宝典资料大全2025年其中合成数据成为应对大模型训练数据短缺的新思路。相比于从现实世界中采集或测量的真实数据，合成数据是基于模拟真实数据的分布特征和统计特性，再通过生成模型而创建的。它能根据实际需求生成海量可训练的数据集，但也存在所谓“过拟合”问题，导致大模型在合成数据上表现良好，但在真实场景中表现不佳。
