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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。
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近年来，液体活检技术因其较小的侵入性而在疾病检测领域备受关注。但目前临床上广泛采用的液体活检方法大多只能针对癌症DNA的一两个特征进行检测，无法识别出多种癌症。在最新研究中，牛津大学科学家将一种名为TAPS的尖端DNA分析技术与机器学习算法相结合，对癌症DNA的多个关键特征进行全面分析，显著提升了癌症检测的精确度，准确检测出了6种癌症。
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