Unsupervised Domain Expansion

Unsupervised Domain Expansion是一种无需标注数据即可扩展模型知识到新领域的技术，旨在提升模型在未见过的数据上的泛化能力。通过自动识别和学习新领域的特征，该方法能够有效增强模型的适应性和鲁棒性，从而在多变的实际应用场景中提供更稳定、可靠的性能。其核心价值在于降低人工标注成本，加速模型的跨域应用，促进人工智能技术的广泛普及和深度集成。