少样本学习（FSL）是机器学习的一个子领域，目标是让模型通过**少量标注样本（通常≤100个）**快速适应新任务，核心是「利用先验知识高效泛化」。零样本学习（Zero-Shot Learning, ZSL）：完全不用新任务的标注样本，靠「属性推理」（比如用「有羽毛、会飞」推理「鸟」）；单样本学习（One-Shot Learning, OSL）：每个类别仅1个标注样本；元学习（Meta-Learni

技术选型是软件开发过程中至关重要的环节，直接影响项目的成败。本文旨在探讨如何利用人工智能技术优化技术选型决策过程，提高决策的科学性和效率。文章范围涵盖从基础概念到高级应用的完整知识体系，包括算法原理、数学模型、实际案例和工具资源。文章首先介绍技术选型和AI辅助决策的基本概念，然后深入探讨核心算法和数学模型。接下来通过实际案例展示应用方法，最后讨论相关工具资源和未来发展趋势。技术选型：在软件开发过程

作为AI应用架构师，你是否曾陷入这样的困境？大模型（如BERT-base、GPT-3）在文本分类、问答等任务上效果卓越，但部署时需要昂贵的算力（A100显卡单卡月租超万元）、超高的延迟（实时应用要求<100ms，大模型推理要500ms）、巨额的运维成本（云服务GPU实例费用占比超60%）；直接用小模型替代？效果掉得太厉害，业务无法接受；试过模型剪枝、量化？要么精度损失不可控，要么对复杂任务（如多轮

本文将聚焦“农业AI决策系统用户调研”这一核心主题，系统拆解“如何理解农民真实需求”的方法论。从调研前的准备、实地调研的方法，到数据的分析与需求转化，再到持续迭代验证，我们将通过“理论+案例”的形式，提供一套可落地的操作指南。无论你是农业科技公司的产品经理、AI算法开发者，还是农业信息化领域的研究者，都能从中找到贴合实际的调研技巧。农业AI决策系统的用户调研，本质是“用农民的语言听懂农民的需求，用

当我们讨论“大数据”时，常想到的是海量数据的存储与分析（比如统计“双11”各省份的购物偏好）；而“强化学习”（Reinforcement Learning, RL）则擅长解决“动态决策”问题（比如让机器人学会自己走路）。讲清楚如何用强化学习解决大数据场景中的“动态优化”难题，覆盖从核心概念到实际落地的全流程。本文将按照“概念→原理→实战→应用”的逻辑展开：先用生活案例讲清强化学习的核心要素；再用数

批流一体：Flink用同一API处理批和流，解决了传统框架的割裂问题；状态管理：Keyed State和Operator State让流处理“有记忆”，支持大状态存储；时间语义：事件时间+Watermark解决了“数据迟到”的难题；容错机制：Checkpoint+Savepoint保证了Exactly-Once，让系统“永不停机”；Flink SQL：用SQL写实时任务，降低了开发门槛。Flink

回到文章开头的场景——当李医生再次使用优化后的Agent时，屏幕上的报告变成了：“建议：1. 行痰真菌涂片、G试验（依据：患者糖尿病史+2023版指南）；2. 暂用氟康唑抗真菌（依据：患者经济条件+医保政策）；3. 加强血糖控制（依据：HbA1c 8.5%）。李医生笑着点头，把报告打印出来，递给患者：“按这个方案来，放心。这就是上下文工程的力量——它让医疗Agent从“会计算的机器”变成“会看病的

医疗领域大数据文本分析的挑战，本质上是**“技术如何服务于临床”的问题**。我们不是为了“用AI提取实体”而提取实体，而是为了让医生更高效地工作，让患者得到更好的治疗；我们不是为了“保护隐私”而放弃数据利用，而是为了在“隐私合规”的前提下，用数据拯救更多生命。从非结构化数据的结构化，到专业术语的语义理解，从隐私保护到多源融合，每一个技术突破都在向“以患者为中心”的目标靠近。未来，当医疗文本分析真正

数据闭环：收集生产数据，给模型提供“新鲜食材”；监控闭环：实时检测模型状态，发现问题；训练闭环：用增量训练快速更新模型；部署闭环：用A/B测试安全推送新模型；自动化闭环：让整个流程无需人工干预。通过这个闭环，你的模型会从“上线即衰退”变成“越用越聪明”——就像人类一样，不断学习新东西，适应新环境。

在当今的人工智能领域，模型训练是核心环节之一。对抗学习作为一种独特的训练方法，为模型的性能提升和创新应用带来了新的思路。本文的目的在于全面深入地探讨模型训练中的对抗学习技术，包括其原理、算法、应用以及未来发展趋势。范围涵盖了对抗学习的基本概念、核心算法、数学模型，通过实际项目案例展示其应用，同时介绍相关的学习资源和开发工具。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍对抗学习的背景信息，包括目的、预期读者