概念few-shot fine-tuning
少样本微调
使用少量高质量样本对预训练模型进行微调的方法，依赖模型已有的通用能力激活特定任务行为，需注意过拟合风险
时间轴 (近 90 天)
11月1日
对于格式对齐、语气模仿、特定任务输出等目标，几十到几百条高质量样本往往足以让模型行为发生可见变化。
待验证50%
10月20日
少样本（few-shot）微调通常需要几十到几百条针对特定机械臂和场景的演示数据。
待验证50%
10月12日
工程实践中开发者通常以预训练模型为基础，用餐厅实际菜单数据进行少样本微调以适配特定菜系
待验证50%