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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。

　　　　汪联辉介绍，目前研究团队已经在小鼠和兔子体内进行过脑血栓、肺血栓、动脉血栓、静脉血栓的溶栓实验。相较于临床溶栓药物，智能DNA溶栓纳米机器在脑中风及肺栓塞的溶栓效率分别提高了3.7倍和2.1倍；完全溶栓剂量相较于组织纤溶酶原激活剂量大幅降低；显著降低了临床溶栓药物导致的凝血异常，将脑中风的治疗窗口期从症状发生后的3小时延长到6小时，该方式有望提高脑中风患者接受溶栓治疗并获益的人数。