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 …