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　　　　外国人到中国旅行和生活，留下对中国社会的记录并不少见。不过，能够用中文进行写作并出版，更直接地面向中国读者分享自己的观察，总体而言仍属凤毛麟角。大概是因为汉语和日语的相近性，用中文写作的日本作家相对较多。而且，区别于西方作者不可避免的“文化震惊”，作为同属东方文化的写作者，日本的中文写作者能够更加深入中国社会。20世纪80年代到中国留学的新井一二三，就是其中的代表。

有了这一想法后，田文博开始在熟悉的田径项目中寻找实现的可能。他从数据入手，“对于基层的田径体育生来说，他们的目标可能是达到一二级运动员水平，可以通过采集一些高校高水平运动员数据和俱乐部健将的数据，制定一套‘冠军模型’，让基层运动员数据可以和‘冠军模型’来对比体现差距。”田文博通过这样的方式让基层体育生的训练目标得以数据化。

　　　　例如，微软在1月8日开源的AI模型“Phi-4”，便是合成数据携手真实数据训练的；谷歌的“Gemma”模型也采用了类似方法。Anthropic公司也利用部分合成数据，开发出其性能最优异的AI系统之一“Claude 3.5 Sonnet”。苹果自研AI系统Apple Intelligence，在预训练阶段，也大量使用了合成数据。