本研究提出了Condor框架，旨在解决大型语言模型在高质量监督数据短缺的问题。Condor通过世界知识树和自我反思生成高质量数据，实验证明其生成的样本显著提升了模型性能。

Condor：通过知识驱动的数据合成与精炼增强大型语言模型的对齐
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