当前人工智能领域有哪些最新的技术或方法能够减少对大量标注数据的依赖？

标注就相当课后作业题，你练的越多才能越聪明。不想写作业就想考第一，只有一个办法。只能作弊，直接抄袭先进大模型，用大模型训练大模型。

请问，当前人工智能领域有哪些最新的技术或方法能够减少对大量标注数据的依赖，同时仍然保持或提高模型的性能？

个人是这么感觉的，大模型有基础版和专业版。基础版的话类似于操作系统，我们可以在操作系统上进行各类操作系统自带的操作，如果需要针对某个应用的话，就需要在操作系统上安装某个专业的应用软件，也就是再基础大模型上创建专业的大模型训练，这样就可以更精准的得出某些专业的结果了。最近很火的DEEPSEEK就是因为不断优化的算法，导致可以在低物理资源的情况下得出原来需要大量物理资源计算才能得出的结果。未来大模型竞争的必然是算法。

O(∩_∩)O哈哈~~~

有一种叫做小样本训练，通过少量的标注数据进行学习，能够使模型更快适应新的语言环境和声音特征，适合处理多样化和动态变化的数据。

是否可以通过多种组合技术来降低对数据标注的依赖，例如自监督预训练+主动学习+生成数据

自监督预训练：让模型从未标注数据中自动生成监督信号。例如，通过预测图像旋转角度、填补遮挡区域或句子中的缺失词；

主动学习：模型主动选择“信息量最大”的数据进行标注，优先标注对性能提升最有效的样本。例如IBM Watson Health 在病理切片分析中，通过主动学习将标注工作量降低60%；

生成数据：利用生成对抗网络（GAN）、扩散模型（Diffusion Models）生成逼真数据，这样也能减少标注数据的依赖。例如NVIDIA的GAN生成合成MRI图像，用于脑肿瘤检测模型训练（标注数据减少50%+）。