少样本学习（Few-shot Learning）是一种机器学习范式，旨在使模型能够在仅有少量标注样本（如几个到几十个）的情况下，快速学习并适应新任务或新类别。与传统监督学习依赖海量数据不同，少样本学习通过元学习（meta-learning）或迁移学习等技术，让模型在训练阶段掌握“如何学习”的泛化能力，从而在测试时高效利用有限数据实现准确预测。这种方法显著提升了数据效率，特别适用于数据稀缺或标注成本高昂的场景，如图像识别中的新物体分类或自然语言处理中的小语种理解。
在AI产品开发的实际落地中，少样本学习具有重要价值，产品经理可将其应用于个性化推荐、医疗诊断或新兴领域系统，以降低数据采集成本并加速产品迭代。例如，在开发智能客服时，模型能仅凭少量用户对话示例快速适应新业务需求；结合预训练模型如GPT系列，通过few-shot prompting技术，产品可灵活处理多样化任务。当前发展聚焦于模型无关元学习（MAML）等框架的优化，产品经理需评估其泛化性能、计算开销和业务契合度，以确保技术高效集成。
如需进一步探索，推荐阅读论文《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks》（Finn et al., ICML 2017），该文献系统阐述了少样本学习的核心方法论。
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