在通用 AI Agent 中，迁移学习通过知识迁移提高新任务的学习效率，加速模型适应新场景。在线学习实时更新模型，使其动态适应环境变化，增强系统的实时性和灵活性。自适应机制让智能体根据反馈自动调整策略和参数，提升性能和鲁棒性，确保在复杂多变环境中有效运行。
6.1 迁移学习与领域适应
在通用 AI Agent 中，迁移学习通过将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务中，显著减少新任务的学习成本，提高学习效率和模型的泛化能力。领域适应则专注于解决源领域和目标领域数据分布不匹配的问题，通过学习领域间的对抗性特征表示，使模型能够更好地适应新的领域和任务。
6.1.1 预训练模型迁移策略
在通用 AI Agent 中，预训练模型的迁移策略是一种高效的方法，用于将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务中，从而减少新任务的学习成本并提高模型的泛化能力。迁移学习可以通过微调预训练模型或将其作为特征提取器来实现，具体选择哪种方式取决于目标任务的数据量和复杂性。
1. 迁移学习的背景与意义
预训练模型在大规模数据集上学习通用特征表示，这些特征在许多任务中都具有通用性。通过迁移学习，我们可以在新任务上利用这些预训练模型，只需少量数据进行微调，从而节省计算资源并提高模型性能。
2. 特征迁移（Feature Transfer）
将源领域预训练模型的底层特征提取能力迁移到目标领域，通过调整顶层任务相关层实现适配。特征迁移的实现方式如下：
（1）特征提取（Feature Extraction）
- 方法：冻结预训练模型的底层权重（如CNN的卷积层或Transformer的前几层），仅训练新增的顶层分类器（如全连接层）。
- 适用场景：目标领域数据量较小，但与源领域数据分布相似（如从ImageNet迁移到医疗影像分类）。
（2）特征对齐（Feature Alignment）
- 方法：通过域适应（Domain Adaptation）技术（如最大均值差异-MMD）减少源领域和目标领域特征分布的差异。
- 案例：在跨语言NLP任务中，通过调整词向量空间对齐不同语言的语义特征。
3. 模型迁移（Model Transfer）
直接使用预训练模型的参数作为初始权重，并在目标领域数