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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。

麦吉尔大学研究团队开发了名为LLMSynthor的新框架，旨在解决现有数据合成技术在合理性与分布一致性上的不足。该框架通过统计可控的方法，突破了大型模型在数据生成方面的限制，显著提升了数据合成技术的扩展性和对不同数据类型的自动适应能力，为未来数据处理提供了更高效的解决方案。