标题：统计可控数据合成！麦吉尔大学团队推出LLMSynthor 现有数据合成方法在合理性与分布一致性上存在不足，且扩展性差。大语言模型受限于采样效率和上下文窗口，难以直接生成大规模数据集。麦吉尔大学团队提出新方法LLMSynthor，让大模型成为结构感知的数据模拟器，为隐私敏感或数据稀缺场景生成...

具身空间数据技术的路线之争：合成重建 vs 全端生成 具身智能的发展离不开高质量数据。然而，现实数据采集成本高昂，促使合成数据技术的重要性凸显。当前，具身合成数据领域存在两大技术路线争议：“视频合成+3D重建”或“端到端3D生成”。 自动驾驶的成功经验表明，前者的模态转换链路过长易导致误差累...