在人工智能领域，少样本学习（Few-Shot Learning）的突破性进展正推动着机器学习范式变革。作为元学习（Meta-Learning）领域最具代表性的两大框架，MAML（Model-Agnostic...
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突破传统AI局限：Reptile算法如何实现48小时完成跨领域业务模型迭代
在智能制造车间里，某精密仪器生产线的AI质检系统突然遭遇新型缺陷识别难题。传统深度学习方案需要重新收集10万级样本、耗费3周训练周期，而基于元学习的Reptile算法仅用327个样本、48小时就完成了模型迭代，将检测准确率从62%提升至94%。这个真实案例揭示了元学习技术正在重塑产业智能化的实施路径