基础模型严重依赖大规模、高质量人工标注数据来学习适应新任务、领域。为解决这一难题，来自北京大学、MIT等机构的研究者们提出了一种名为「合成数据强化学习」（Synthetic Data RL）的通用框架。该框架仅需用户提供一个简单的任务定义，即可全自动地生成高质

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大分子药物以蛋白质、多肽、抗体、核酸等为代表，凭借高特异性和靶向性成为现代生物制药的核心领域。然而其复杂的三维结构（如蛋白质的四级结构、抗体的糖基化修饰）对生产过程控制和质量分析提出严苛要求。在线拉曼光谱技术通过实时捕获分子振动光谱信息，实现从分子结构解析到生

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