元学习

人工智能实现自我学习的核心在于其能够通过与环境的交互来调整自身行为，而无需人类的直接干预。强化学习（Reinforcement Learning）是这一领域的支柱，其基本范式是智能体（Agent）通过执行动作（Action）与环境互动，并根据获得的奖励（Reward）来学习最优策略（Policy）。这模拟了人类和动物通过试错进行学习的过程。 元学习（Meta…

在深度学习领域，数据是模型性能的基石。现实世界中的许多应用场景，如医疗影像分析、工业缺陷检测或罕见事件预测，往往难以获取大量标注数据。小样本学习（Few-Shot Learning）正是在这种数据稀缺的背景下应运而生，其核心目标是让模型能够从极少数（通常只有1到5个）样本中快速学习新概念。这不仅是技术上的挑战，更是推动人工智能迈向更通用、更灵活方向的重要机遇…

构建能够自主进化的人工智能体系统，需要一个超越传统静态模型的架构。其核心在于建立一个感知、决策、执行与学习的闭环系统。这个系统必须具备持续从环境中获取数据、评估自身表现、并动态调整其内部模型与行为策略的能力。一个典型的自主进化AI体架构通常包含以下关键模块：环境感知接口、内部世界模型、目标与效用评估系统、策略生成与优化器，以及一个负责生成、测试和选择新变体的…

人工智能的自我进化，指的是AI系统在没有或极少人类直接干预的情况下，能够自主地改进其架构、算法、参数乃至目标函数，从而实现性能的持续提升和能力的不断拓展。这标志着AI从被动的工具向主动的学习者和创造者转变。其核心愿景是实现一种能够“自主思考、自主改进”的通用智能，这不仅是技术上的飞跃，更将深刻重塑人类社会。 正如一位AI先驱所言：“真正的智能不在于它能执行多…