用模拟数据训练AI，解决真实数据少且差的问题。
Developing AI Agents with Simulated Data: Why, what, and how?
- 通过数字孪生模拟生成多样化数据用于AI训练
- 提供可复现、可控的高质量训练数据
- 适合研究数据稀缺场景下的AI系统设计
由于数据量不足和质量不高仍是现代非符号化人工智能应用的主要障碍，合成数据生成技术需求迫切。仿真提供了一种合适且系统的方法来生成多样化的合成数据。本章介绍了基于仿真的合成数据生成在AI训练中的关键概念、优势与挑战，并提出一个参考框架，用于描述、设计和分析基于数字孪生的AI仿真解决方案。
原文摘要 · Abstract (English)
As insufficient data volume and quality remain the key impediments to the adoption of modern subsymbolic AI, techniques of synthetic data generation are in high demand. Simulation offers an apt, systematic approach to generating diverse synthetic data. This chapter introduces the reader to the key concepts, benefits, and challenges of simulation-based synthetic data generation for AI training purposes, and to a reference framework to describe, design, and analyze digital twin-based AI simulation solutions.
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