标签：模型训练

什么是持续学习？让 AI 在学习新知识时不忘旧能力

持续学习是什么？为什么模型学习新任务时可能遗忘旧任务，常见缓解方法有哪些，以及如何在不断变化的数据中安全更新模型。

什么是 AutoML？自动化机器学习能帮你做到什么

AutoML 是什么？它如何自动处理特征、模型选择和超参数搜索，适合哪些团队，又为什么不能替代数据治理和业务判断。

什么是元学习？让 AI 学会更快地学习新任务

元学习是什么？它如何从一系列任务中学习“学习方法”，帮助模型以更少样本适应新任务，又有哪些数据与评估边界。

什么是集成学习？为什么多个模型一起判断往往更稳

集成学习是什么？它如何组合多个模型降低误差，常见的投票、随机森林与梯度提升有什么区别，以及为什么模型多不代表结果一定更好。

什么是多任务学习？让一个模型同时学习多种相关能力

多任务学习是什么？它如何让模型通过共享表示同时完成多个相关任务，什么时候会提升泛化能力，又为什么可能出现任务相互干扰。

什么是迁移学习？让 AI 把已有能力用到新任务上

迁移学习是什么？它如何复用预训练模型的知识来完成新任务，为什么能减少数据和训练成本，又该如何避免领域不匹配。

什么是贝叶斯优化？用更少试验找到更好的模型参数

贝叶斯优化是什么？它如何在每次训练成本很高时选择下一组参数，和网格搜索有什么区别，又该如何避免把调参结果误当成真实提升。

什么是课程学习？AI 为什么也要从易到难训练

课程学习是什么？它如何按难度安排训练样本、为什么能让模型更稳定地学习，以及它和主动学习有何区别，一文讲清。

什么是数据漂移？AI 为什么上线后会越来越不准

数据漂移是什么？训练数据与真实输入发生变化时，模型为何会退化，如何监控特征、反馈与性能，以及何时需要重新训练。

什么是监督微调 SFT？让模型学会特定任务与格式

SFT 是什么？它如何用高质量示例调整模型行为，和预训练、RAG、RLHF 有何区别，哪些业务场景值得做监督微调，一文讲清。

什么是合成数据？AI 用自己造的数据训练自己

真实数据快用完了，AI 怎么继续变强？合成数据是什么、为什么在数学和代码上特别有效、「模型崩溃」是怎么回事，一文讲清这条绕不开的路。

什么是 Scaling Law？大模型「越大越强」的底层规律

为什么各家敢砸几十亿训练模型？Scaling Law 是什么、参数量数据量算力该怎么配、为什么说它开始撞墙，以及推理时计算这条新曲线，一文讲清。