多任务学习（Multi-task Learning）是一种机器学习方法，其中单个模型通过共享底层表示或参数，同时训练以解决多个相关任务。这种范式利用任务间的相关性，提升模型在各项任务上的泛化能力和效率，减少过拟合风险，并避免为每个任务单独构建模型的资源消耗。
在AI产品开发中，多任务学习已广泛应用于实际场景，例如在推荐系统中，一个模型可并行预测用户点击率和转化率；在自然语言处理领域，预训练模型如BERT通过多任务学习增强了下游任务的性能；在自动驾驶中，统一模型能同时处理物体检测和场景分割。这种方法不仅优化了计算资源，还提高了产品的鲁棒性和部署效率，成为现代AI系统设计的核心策略。延伸阅读推荐Rich Caruana的经典论文“Multitask Learning”（Machine Learning, 28(1), 41–75, 1997）。
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