基于迁移学习的智能代理在多领域任务中的泛化能力探索
近年来，AI Agent（人工智能代理）已广泛应用于自然语言处理、推荐系统、金融决策、游戏博弈等领域。然而，在面临“跨领域任务”时，AI Agent往往面临数据稀缺、训练代价高、泛化能力差等问题。
而迁移学习（Transfer Learning）的提出，为AI Agent提供了跨领域适配的技术支撑。通过将一个领域中训练好的知识迁移到另一个领域，我们可以显著减少新任务所需数据量，提高模型收敛速度与泛化性能。
本文将从理论、架构设计、代码实战与跨领域实验四方面，探讨迁移学习如何增强AI Agent在多个领域间的通用能力。
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互联网医院智能导诊系统利用人工智能与大数据技术，通过自然语言处理、医学知识图谱、多模态交互等技术，实现患者症状的智能识别与科室匹配，提升挂号效率与准确率，优化就医流程。
无影AgentBay来了！给AI智能体装上“超级大脑”
阿里云在WAIC上发布专为AI Agents打造的“超级大脑”——无影AgentBay。该云端电脑支持多系统切换，集成视觉理解、自然语言控制等多项AI能力，提供高性能算力与企业级安全保障，助力AI开发者高效构建智能应用。