一样本学习（One-shot Learning）是机器学习中的一种范式，旨在使模型能够仅凭一个或极少的训练样本就高效地学习和识别新类别或任务。与传统机器学习方法依赖大量标注数据不同，一样本学习通过元学习、迁移学习或特定模型设计，赋予模型强大的泛化能力，使其在数据稀缺的场景下快速适应新输入，从而在有限样本中实现准确预测和分类。
在AI产品开发的实际落地中，一样本学习展现出显著价值。例如，在智能安防产品中，摄像头可以基于单张照片识别新面孔；在工业质检系统中，模型能迅速检测从未见过的缺陷；在医疗AI应用中，它支持从少量样本诊断罕见疾病。产品经理应优先考虑这一技术，因为它能大幅降低数据收集成本，加速产品迭代，适用于个性化推荐、用户画像构建等高频场景。随着生成式AI的进步，结合数据增强方法，一样本学习正推动更灵活、更经济的AI解决方案在真实世界落地。
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