AI为什么能实现零样本学习？

零样本学习使AI系统无需特定任务的训练示例即可执行任务。这之所以可行，是因为现代模型在大规模多样化数据预训练过程中学习了广泛的表示和关系。

关键原理包括在预训练期间从海量文本或多模态数据集中获取深层语义知识，建立丰富的内部表示空间。模型学习跨上下文关联概念、对象或语言模式。大型神经网络固有的泛化能力，允许通过利用底层语义相似性和推理能力，将这些已学知识应用于新的、未见类别或提示。有效的提示设计和指令调优进一步引导模型将其先验知识恰当地用于新型任务。

这种能力通过减少对每个特定应用昂贵标注数据集的依赖，带来显著价值。它支持在新场景中快速部署，例如在电商中对新产品类别分类、解读新医学发现，或回答关于新兴事件的问题，从而在动态环境中提升AI解决方案的适应性和可扩展性。