討論合成資料的定義、優勢、取得手法、應用場景、挑戰以及未來發展。合成資料透過人工方法或生成模型創造，可用於補充或取代真實資料，應用於機器學習、資料隱私保護、醫療研究和金融風險分析等領域。然而，合成資料也面臨真實性、偏差、成本和驗證難度等挑戰。

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聊一聊提示工程、模型調校與優化技巧，同時分享一路走來的挑戰與突破，作為提醒未來的自己：別忘初心，走得更踏實。