视频编辑领域长期受限于“质量-多样性-效率”不可能三角的挑战，传统方法难以同时实现高保真、多样化且高效的编辑效果。香港科技大学（HKUST）与蚂蚁集团联合提出的Ditto框架，首次通过合成数据技术突破这一瓶颈。该框架实现了高质量、长时间序列的指令视频编辑，显著降低了数据标注成本，在保真度、编辑灵活性和处理效率之间取得了前所未有的平衡，为自动化视频创作开辟了新路径。
2025年秋季，具身智能领域迎来关键突破。特斯拉上海超级工厂宣布Optimus 2.0机器人正式进入量产阶段，并同步开放开发者平台，提供涵盖运动控制与环境感知的软件开发工具包（SDK），旨在构建开放生态以破解数据孤岛难题。与此同时，英伟达在SIGGRAPH大会上发布物理AI全栈解决方案，依托Omniverse平台与Cosmos世界模型，生成高保真的合成数据，有效缓解真实机器交互数据稀缺的瓶颈。两大技术进展标志着具身智能正从单一硬件进化为可扩展、可训练的智能系统，推动产业迈向规模化应用新阶段。
数据集蒸馏技术通过生成少量高代表性合成数据来替代全量数据进行模型训练，显著提升了训练效率并降低了能耗。研究表明，在仅使用原始数据10%样本的情况下，WMDD与GUARD两项研究均实现了与全量数据训练相媲美的模型性能。这些方法不仅有效保留了原始数据的统计特性与语义信息，还增强了模型对输入扰动的鲁棒性，确保了在资源受限场景下的准确性与稳定性。该技术为高效、节能的机器学习提供了可行路径。
本指南系统介绍了生成可靠且实用合成数据的核心方法，涵盖概率法、传统机器学习技术以及基于大型语言模型的先进生成手段。通过合理应用这些技术，可在保护隐私、弥补数据缺失的同时，提升模型训练效率与泛化能力。不同方法适用于多样化场景：概率模型适合结构化数据模拟，机器学习方法可捕捉复杂数据分布，而大型语言模型在生成自然语言类合成数据方面表现卓越。
近日，由中国科学技术大学与智源研究院等机构联合发布的BGE-Reasoner推理检索框架引起了广泛关注。该框架通过结合强化学习技术和合成数据，在处理推理密集型信息检索任务中展现出显著优势。这一创新成果不仅验证了强化学习与合成数据在推理检索中的关键作用，还为未来智能搜索代理（Agent Search）的发展提供了重要的技术支撑，为信息检索领域开辟了新的研究方向。
近日，北京大学许辰人教授团队与匹兹堡大学高伟教授合作，提出了一项名为SynCheck的创新技术。该技术专注于为机器学习领域提供高质量的合成数据，其数据质量接近真实数据，具有广泛的应用前景。SynCheck通过无线合成数据技术，有效缓解了物理感知大模型在数据获取方面的瓶颈问题，为相关领域的发展提供了新的解决方案。这项技术的研究成果因其创新性和实用性，荣获顶级会议的最佳论文奖，受到广泛关注。
合成数据正成为商业领域创造价值的重要工具，尤其在扩展人工智能训练数据集方面，同时有效保障隐私和敏感信息的安全。过去，这种技术的应用主要局限于资金雄厚、能够雇佣专业数据科学家的公司。然而，随着GenAI公司的崛起，这一局面正在迅速改变。GenAI公司通过提供更便捷、低成本的合成数据生成方案，使更多企业能够利用这一技术提升其人工智能系统的性能。无论是金融、医疗还是零售行业，合成数据都为企业的数据应用打开了新的可能性，助力企业在竞争中占据先机。
近年来，基础模型在多个领域表现出强大的适应能力，但其性能往往依赖于大规模、高质量的人工标注数据。为解决这一瓶颈，北京大学和麻省理工学院的研究者联合提出了一种名为“合成数据强化学习”（Synthetic Data RL）的通用框架。该方法通过生成与任务定义高度匹配的合成数据，显著提升了模型微调的效率和效果。实验表明，相比传统人工数据，合成数据在多个基准任务中实现了超过10%的性能提升。这一突破性进展为高效适配大型模型提供了新思路，也为未来的内容创作、模型训练等领域带来了广阔的应用前景。
最新研究表明，合成数据在性能上显著超越了传统的人工数据，提升幅度超过10个百分点。这一突破得益于高效微调大型模型的技术进步，而以往基础模型通常依赖大规模、高质量的人工标注数据来适应新任务和领域。为应对这一挑战，来自北京大学、麻省理工学院等机构的研究人员提出了一种创新框架——“合成数据强化学习”（Synthetic Data RL）。该框架能够根据用户提供的简单任务定义，自动生成高质量的合成数据，从而大幅提升模型训练的效率与效果。
随着大型语言模型的快速发展，合成数据在模型训练中的重要性日益凸显。BARE方法通过结合基础模型与指令微调模型的优势，开创性地生成了更高质量、更多样化的合成数据，为DeepSeek等模型提供了强有力的支持。这种方法不仅优化了训练效果，还显著提升了模型的泛化能力，推动了人工智能技术的进步。
合成数据与任务定义的结合为智能训练提供了高效引擎。通过 Synthetic Data RL，仅需任务定义即可自动生成合成数据，并用于强化学习训练。这种方法摆脱了对大规模人工标注数据的依赖，显著提升了模型训练效率，推动了智能化训练的发展。
麦吉尔大学的研究团队开发了名为LLMSynthor的新框架，该框架可将大型语言模型转化为结构感知的数据合成器。这一创新技术特别适用于隐私保护和数据稀缺的场景，能够生成高质量且不泄露敏感信息的合成数据，为相关领域提供了全新的解决方案。
耶鲁大学与Adobe联合开发的SynthLight模型，为自然场景中的人像补光带来了革命性突破。该模型通过合成数据获取照明监督，无需真实环境即可实现智能重塑人像光影效果。这一技术不仅提升了图像处理的灵活性，还为摄影、影视及内容创作领域提供了全新解决方案。
英伟达开发的DreamGen技术通过模拟梦境，让机器人能够学习新技能并在全新环境中泛化应用。相比传统AI模型，DreamGen利用合成数据将效率提升，数据量增加333倍，标志着机器人自我模拟学习的重大突破。
随着生成式人工智能技术的快速发展，合成数据在大规模语言模型训练中的地位日益重要。未来，GPT系列语言模型预计将采用人工数据与合成数据相结合的混合语料库进行训练，以提升模型性能和泛化能力。这种创新方法不仅能够丰富训练数据的多样性，还能有效降低对真实数据的依赖，推动生成式人工智能技术迈向新阶段。
合成数据在视频生成领域的应用取得了显著进展，上海AI Lab开源的AccVideo技术通过优化扩散蒸馏方法，有效解决了无效数据点带来的效率问题。该技术使视频生成速度提升了8.5倍，为行业带来了突破性进展。文章对现有扩散蒸馏方法进行了深入分析，揭示了其在处理无效数据点时的不足，并提出了改进方案。
