多任务与多模态：给AI也来个“斜杠青年”之路 想象一下，你是个刚毕业的人工智能模型，踌躇满志，准备在浩瀚的数据海洋里大展拳脚。老板给你安排了一个任务：识别图片里的猫。你吭哧吭哧学了几个月，终于练就了一双“火眼金睛”，识别猫的准确率高达99.9%。你心想，这下稳了！ 结果，老板又说了：“不错不错，再学学识别狗吧。” 你又开始埋头苦学，终于也能准确识别狗了。然后，老板又来了：“再学学识别鸟，再学学识别鱼……” 你崩溃了，难道要变成一个“动物图鉴识别器”吗？ 这就是传统机器学习模型面临的困境：单任务学习，顾名思义，一个模型只擅长一个任务。这种方法就像是“一招鲜吃遍天”，一旦任务改变，模型就得重新训练，效率低下，而且容易陷入“过拟合”的陷阱，也就是模型只对训练数据表现良好，对新的、未知的数据就束手无策。 那么，有没有一种方法能让AI像个“斜杠青年”一样，身兼数职，触类旁通，举一反三呢？ 答案是肯定的：多任务学习 (Multi-Task Learning, MTL) 和 多模态学习 (Multi-Modal Learning, MML) 就是为此而生的。 多任务学习：雨露均沾，好处多多 多任务学 …
Generator 函数在控制流中的高级应用：实现协作式多任务
好的，各位观众老爷们，欢迎来到“Generator的奇妙冒险”特别节目！我是你们的老朋友，Bug终结者，今天咱们不聊枯燥的理论，要玩点刺激的——用Generator函数实现协作式多任务！ 准备好了吗？系好安全带，我们要发车啦！🚀 第一幕：Generator，一个被低估的英雄 在很多人眼里，Generator函数可能就是个“迭代器plus”，能省点内存，生成斐波那契数列啥的。但我要告诉你，这简直是暴殄天物！Generator真正的潜力，在于它能暂停和恢复执行的能力，这简直就是控制流的魔法棒啊！✨ 想象一下，你是一位指挥家，手下的乐器（函数）们各自演奏着不同的乐章。Generator函数就像一个可以随时暂停和恢复乐器演奏的遥控器，让你能够精妙地控制整个交响乐团的节奏。 什么是Generator函数？ 先来个快速回顾，免得有小伙伴掉队： 普通函数： 一口气执行到底，要么返回结果，要么抛出异常，干脆利落，不拖泥带水。 Generator函数： 遇到yield关键字就暂停，把yield后面的值“吐”出来，然后乖乖等着下次被唤醒。 def my_generator(): print(“准备开始.. …