场景适配

• 领域自适应（Domain Adaptation）：解决训练数据与目标场景数据分布不一致的问题（如将通用图像模型适配到医疗影像场景），技术包括领域对抗网络（DANN）、分布对齐。
• 迁移学习（Transfer Learning）：将从源任务学到的知识迁移到目标任务（如用 ImageNet 预训练模型适配小样本的特定物体识别）。
• 多模态适配：处理文本、图像、音频等多模态数据的融合与转换（如 CLIP 模型的跨模态适配）。

硬件与资源适配

• 模型压缩：通过剪枝（去除冗余神经元）、量化（将 FP32 转为 INT8/FP16）、知识蒸馏（用大模型指导小模型）等方法，降低模型参数量和计算量。
• 轻量化模型设计：针对边缘设备（如手机、IoT 设备）设计轻量架构（如 MobileNet、EfficientNet、蒸馏版 Transformer）。
• 硬件加速适配：针对 GPU、TPU、NPU 等硬件优化模型计算逻辑（如算子融合、内存复用），利用 TensorRT、ONNX Runtime 等框架实现推理加速。