少样本模仿学习

Few-Shot Imitation Learning是一种机器学习方法，旨在通过少量示范样本使模型快速学会执行新任务。其核心目标是提高学习效率，减少对大量标注数据的依赖，实现快速适应与泛化。该技术在机器人控制、自然语言处理等领域具有重要应用价值，能够显著提升系统的灵活性和响应速度。