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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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　　　　如此大规模的“退役”电池，该如何安全高效地回收利用呢？专家表示，目前对动力电池的回收利用主要包括梯次利用和再生利用两大类。专家指出，当电池容量衰减至额定容量的80%以下时，动力电池就不适用于电动汽车上，需要回收处理。其中，当电池电量在50%到80%之间的，会进行梯次利用，也就是将已退役的动力电池拆解重组后，做成应急电源、储能设备等，继续服役。如果电池容量衰减到40%以下，就会进行拆解、破碎等处理，提取电池中的钴、镍、锂等金属原材料，循环再造新电池。