在人工智能领域，数据依赖始终是制约技术发展的核心瓶颈。传统监督学习需要海量标注数据，但现实世界中高质量标注数据的获取成本高达普通企业年研发预算的30%-50%。自监督学习通过创新性地挖掘数据内在关联，成功将标注数据需求降低至传统方法的1/10以下。本文将深入剖析自监督学习实现这一突破的三大技术路径。
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