零样本泛化

零样本泛化是机器学习模型在没有见过特定任务样本的情况下，能够直接完成新任务的能力。近期，这一能力在多个领域取得突破性进展。

当前焦点在于如何提升零样本泛化的稳定性与可靠性，尤其是在安全关键应用（如自动驾驶、无人机竞速）中。未来观察点包括：零样本泛化在更多实际场景中的泛化边界，以及如何结合指令学习、对称性归纳偏置等机制进一步减少数据依赖。