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　　　　参与研究的伦敦大学国王学院教授乔迪·罗森布拉特解释说，在哮喘发作时，支气管收缩会导致气道屏障被大范围破坏。没有了这层屏障，哮喘患者就更有可能出现长期炎症和感染，从而导致更多哮喘发作。通过了解这一上皮细胞被挤出基本机制，能更好地预防哮喘发作。

因此未来要想应对这种局面，除了继续寻求新的数据来源（包括更偏僻的语料、专业领域的数据），还可以尝试合成数据、数据增强、迁移学习、联邦学习等策略，提升数据利用效率与质量管理水平。总的来说，困境不单纯是“数量不够”，更是数据“质量与可用性”不足带来的挑战，应对之策是在技术、策略、制度层面全方位提升数据处理的精度与效率。

　　　　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。