跨语言迁移（Cross-Lingual Transfer）是指在人工智能领域，特别是自然语言处理中，将一种语言上的知识或模型能力迁移应用到另一种语言的技术过程。这种迁移允许系统在资源丰富的语言（如英语）上训练后，高效地适应资源较少的语言（如小语种），从而减少对目标语言数据的需求并提升模型泛化能力。
在AI产品开发实际落地中，跨语言迁移技术被广泛应用于多语言翻译系统、跨语言搜索引擎和多语言内容分析等场景。它使得开发人员能够快速构建支持全球化的AI产品，无需为每种语言单独训练模型，显著降低了开发成本和时间投入。随着预训练模型如多语言BERT的发展，跨语言迁移的性能持续优化，推动了智能产品在多语种环境中的普及与创新。
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