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进化树对于理解生物间的亲缘关系、病原体传播路径、疫苗研发及新发疾病治疗非常重要。传统上，科学家通过比较DNA或蛋白质的线性序列来构建进化树，但这种方法在处理非常古老的物种时，遇到了“饱和问题”。这是因为随着时间推移，基因组序列变化很大，以至于原始的遗传信息几乎消失。这就如同古老文本因时间久远而字迹模糊，难以辨认。
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英伟达公司发布的3D仿真数据生成引擎Omniverse Replicator，能够生成合成数据，用于自动驾驶汽车和机器人训练。去年6月，英伟达开源了Nemotron-4340b系列模型，开发者可使用该模型生成合成数据，用于训练大型语言模型，以应用于医疗保健、金融、制造、零售等行业。在医疗、金融等专业领域，该模型能够根据特定需求生成高质量的合成数据，帮助构建更为精准的行业专属模型。微软推出的开源合成数据工具Synthetic Data Showcase则旨在通过生成合成数据和用户界面，实现隐私保护的数据共享和分析。亚马逊云科技推出的Amazon SageMaker Ground Truth也能为用户生成数十万张自动标记的合成图像。
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