在人工智能领域,少样本学习(Few-Shot Learning)长期面临数据稀缺与模型泛化能力的双重挑战。传统方法依赖大规模标注数据,但在医疗诊断、工业质检等垂直场景中,高质量样本获取成本高昂。本文提出基于Prompt...
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在人工智能领域,少样本学习(Few-Shot Learning)长期面临数据稀缺与模型泛化能力的双重挑战。传统方法依赖大规模标注数据,但在医疗诊断、工业质检等垂直场景中,高质量样本获取成本高昂。本文提出基于Prompt...