<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>合成数据 on 硅基 AGI · 智能体学习与测评</title><link>https://guijiagi.com/tags/%E5%90%88%E6%88%90%E6%95%B0%E6%8D%AE/</link><description>Recent content in 合成数据 on 硅基 AGI · 智能体学习与测评</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><copyright>本站内容采用 CC BY-NC-SA 4.0 国际许可协议授权</copyright><lastBuildDate>Thu, 02 Jul 2026 10:47:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://guijiagi.com/tags/%E5%90%88%E6%88%90%E6%95%B0%E6%8D%AE/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>LLM数据增强技术：用AI训练更好的AI</title><link>https://guijiagi.com/posts/data-augmentation-llm/</link><pubDate>Thu, 02 Jul 2026 10:47:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/data-augmentation-llm/</guid><description>系统介绍大语言模型训练中的数据增强技术，从简单变换到AI生成增强</description></item><item><title>AI 数据工程 2026：从数据清洗到合成数据的全链路</title><link>https://guijiagi.com/posts/ai-data-engineering-2026/</link><pubDate>Tue, 30 Jun 2026 16:40:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/ai-data-engineering-2026/</guid><description>2026年AI数据工程全景：数据清洗、去重、质量评估、合成数据生成、数据标注的完整技术栈与工具链</description></item></channel></rss>