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从理论上来说，合成数据为训练AI模型提供了一种经济高效且快捷的解决方案。它有效解决了AI训练使用真实数据时饱受诟病的隐私问题和道德问题，尤其是涉及个人健康数据等敏感信息时。更重要的是，与真实数据不同，合成数据在理论上可以无限供应。
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我们所看到的历史往往是被大人物书写的，而像“衷”这样，能将墨迹保留到两千多年后的小人物，屈指可数。通过这些墨迹，我们猜想，“衷”的一生会经历什么？是不是像那个波澜壮阔时代的无数小人物一样，为徭役等而发愁。也许有幸活到暮年，弥留之际想与兄弟合葬在一起，却发现找不到任何“黑夫”与“惊”来过的痕迹，除了这木简上的墨迹。
新奥门特马12近期，有一些国内外大模型在奥数题评测（非奥数现场比赛）上拿到不错的成绩。对此，该专家解释，用大家都训练过的公开数据集评测，大模型的准确率很高；但用比较新的数据集去测试，准确率就大大下降。最新的高考题是哪家大模型都没有训练过的，考验的是数学推理和计算的泛化能力，这就暴露了大模型的短板。
