為了應對專用 AI 所需資料的稀缺性，我們推出了 Simula 框架，它將合成資料生成重新定義為資料集層級的機制設計。透過運用第一性原理推論來建構資料集，Simula 能夠對資料的覆蓋範圍、複雜度與品質進行精細控制，為隱私敏感或資料稀缺的領域提供可擴展的生成方案。 通用型 AI 模型之所以能快速發展，得益於網路上豐富的資料。然而，AI 的廣泛整合將要求模型能專精於新穎、不常見且隱私敏感的應用，而這些領域的資料本質上是稀缺或難以取得的。 為了彌補這個差距，依賴真實世界資料會帶來顯著的限制： * *成本與可取得性：* 手動建立專用資料集成本過高、耗時且容易出錯。 * *營運阻礙：* 真實世界資料的靜態特性會減緩開發週期。相較之下，合成資料優先的方法能實現「可程式化工作流程」，將資料視為程式碼般處理——可版本控制、可重現且可檢視。 * *準備度：* 我們無法承受對安全性等議題採取被動應對的方式，即只有在故障發生後才能強化模型。合成資料使我們能夠主動生成邊緣案例，並針對尚未在實際環境中發生的情境對系統進行壓力測試。 儘管合成資料是一個有前景的替代方案，但目前的生成方法