模仿学习（Imitation Learning）是一种机器学习范式，其核心在于让智能系统通过观察专家（如人类操作者）的行为示范来学习任务策略，而非依赖环境反馈的强化学习方式。这种方法能够有效减少学习过程中的探索成本，使AI系统快速掌握复杂操作，适用于难以精确建模的场景。
在AI产品开发的实际落地中，模仿学习展现出巨大潜力，例如在自动驾驶系统中用于模拟人类驾驶行为以提升安全性，在工业机器人控制中复现专家操作以优化效率，或在智能客服产品中学习人类对话模式以增强用户体验。通过降低对大规模试错的需求，模仿学习显著加速了产品的迭代周期和部署速度，成为推动AI应用快速商业化的关键技术之一。
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