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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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神经系统疾病的早期诊断技术也有所突破。以色列、美国和意大利的联合研究团队开发了一种小型、防水、轻便、可穿戴传感器，可用于早期评估使用者是否患有帕金森病、阿尔茨海默病等神经系统疾病，为疾病的早期诊断和干预提供了新的技术支持。
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