是人工智能领域中一种模仿人类快速学习能力的技术，它让模型仅通过就能识别或执行新任务。与传统深度学习需要成千上万的训练数据不同，One-Shot学习极大降低了数据依赖，特别适用于数据稀缺场景。
在2023年，谷歌DeepMind团队利用One-Shot方法开发出能就准确分类全球多种文字系统的模型。该系统在测试中对从未见过的埃塞俄比亚吉兹文字符识别准确率高达89%。另一个例子来自医疗影像领域：斯坦福大学研究人员训练出的One-Shot模型，只需，即可辅助医生初步判断病变类型，显著提升基层诊疗效率。此外，在安防人脸识别中，某机场试点系统通过，就能在后续通行中实现高精度身份核验，避免重复采集。
首先，它解决了现实世界中的问题；其次，它更贴近人类“举一反三”的认知方式，推动AI向通用智能迈进；最后，随着边缘计算设备普及，轻量级One-Shot模型可在手机、摄像头等终端直接运行，保护用户隐私的同时提升响应速度。尽管仍面临泛化能力有限等挑战，但One-Shot学习正成为AI落地的关键路径之一。