近年来，人工智能和机器学习领域取得了飞速发展，特别是在深度学习模型的规模和表现上实现了质的飞跃。在这个过程中，泛化能力的重要性被越来越多研究者和工程师所认可。相比于传统的直接优化方法，泛化所带来的灵活性和适应能力为构建通用人工智能打开了全新视角。所谓“只需提出请求”的理念，正是源自于泛化能力的核心优势——通过学习并理解大量多样化的数据，模型能够在面对未知任务时，根据条件或提示自然推理出解决方案。 这一思路的基础是近年神经网络规模效应和神经缩放定律的发现。研究表明，深度神经网络的泛化力主要依赖于大规模、多样化的数据输入和模型参数的充分扩展，而非过分强调复杂的模型结构偏置。
换言之，投入更多的优质数据以及拓展模型容量，能够让系统更好地学会如何类比和迁移已有知识，从而在新情境中做出准确预测和决策。 在监督学习领域，现代架构如残差网络（ResNet）和变换器（Transformer）极大加强了模型对大规模数据的刻录能力。这些网络能够借助巨大的批处理训练，记忆海量数据样本，同时透过“记忆-泛化”的过程保持良好表现，甚至在训练误差降至零的过参数化阶段呈现出“双下降”（double descent）现象，也就是说训练误差持续降低之时，测试误差仍有可能下降，模型并未陷入传统意义上的过拟合。 新兴研究更是在合成数据集上观察到了“顿悟”（Grokking）现象：在训练损失零化之后，只要继续训练若干轮，模型能够突然实现真正的泛化跃迁。这既颠覆了之前对深度学习过拟合局限的认知，也给现实中如何设计训练流程提供了宝贵启示。增加训练数据量还能显著降低优化难度，减少寻找泛化解的成本。
这种通过泛化“只需提出请求即可获得答案”的方法，已经在诸如DALL·E之类的多模态生成模型中展现出巨大潜力。即便训练集中未出现“站立喜剧的香蕉”或“戴耳机的小熊猫照镜子”的图片，模型依旧能基于文本描述，创造出符合语义和形象逻辑的新图像，体现了高度的语义迁移能力和跨模态理解力。在这背后，提示工程（Prompt Engineering）成为连接用户需求和深度学习模型之间的桥梁，通过优化输入描述，最大化模型的输出质量。 相比之下，强化学习（Reinforcement Learning）在数据吸收效率和泛化扩展方面仍面临巨大挑战。强化学习算法通常依赖于样本与环境的反复交互，估计返回值和策略梯度的高方差性使得训练过程在多任务和稀疏奖励环境下成本极高。以训练多任务机器人为例，由于任务初始状态和动作空间的巨大熵值，实现低方差的梯度估计需要海量的试验，训练过程难以高效扩展。
此外，虽然离线强化学习尝试通过利用历史轨迹数据避免昂贵的环境交互，但其引入的“致命三角”问题——函数近似、引导目标和离线数据不匹配——导致训练过程不稳定，并限制了模型的泛化能力。相比之下，监督学习方法由于拥有稳定的训练过程和丰富的多任务离线数据，可更高效地利用庞大的数据集，实现有力的泛化能力。 因此，一个重要的转变策略便是将强化学习中试图直接优化目标的思路，替换为先学习所有可能策略分布的泛化模型，再通过条件推断的方式获取具体任务中最优解。像决策变换器（Decision Transformer）这种新兴架构，通过有条件的序列建模方法，利用监督学习映射状态、目标回报与动作的三元组映射，从历史轨迹中学习多策略表现，而后根据期望的回报进行相应行动生成。这一范式突破了强化学习迭代目标优化的传统限制，使得策略推断更高效且稳健。 类似思路在自主驾驶和电子游戏AI中均有成功应用，例如通过将驾驶者技能等级、行动轨迹、任务描述作为条件输入，让模型在不同场景中调整策略，实现对复杂人类行为的模仿与超越。
其中，基于语言的条件设定尤其关键，它能够用语义丰富且灵活的自然语言来划分任务场景，为泛化提供了强大的标注与分割机制，有效支持零样本和少样本任务推理。 针对不完美示范的问题，方法如D-REX通过在有噪声扰动的子最优示范轨迹中训练轨迹排序模型，巧妙推动策略从已有表现中向上泛化，近似获得超越示范的行为表现。这种基于排序的训练方式跳过了复杂的值函数估计，依赖稳定的分类损失，充分发挥深度模型的表达和泛化优势，为复杂奖励函数学习开辟新路径。 进一步地，对于强化学习自身的提升，也可考虑通过监督学习元策略，即学习从已有策略参数和经验轨迹映射到改进后策略参数的函数，绕过繁琐而难以估计的梯度，借助扩充数据和泛化能力，推动策略迭代优化。这一“看-试-学”策略不仅提升了训练效率，也为未来AI系统的自我改进提供了新范式。 从根本上看，将优化问题转换为推理问题，利用大规模监督学习训练能够“直接映射问题到解决方案”的模型，成为目前构建通用智能的核心思路之一。
通过目标重定义、数据复用和条件泛化，我们可以在复杂多任务和稀疏奖励环境下，实现高效、稳定和扩展性强的学习过程。 同时，借助自然语言作为条件信息，能够灵活表达任务和环境多样性，不仅有助于训练期间对任务空间的分割，也使得模型在测试时能以多样化的语义提示引导展现出惊人的零样本能力。由此，语言成为连接人类意图与机器智能的关键纽带，也是实现复杂泛化的重要桥梁。 透过这些技术和理念的融合，未来人工智能的发展不再单纯依赖于精细设计的算法，而是更侧重于如何获取及利用丰富的多样化数据，搭配具备强大泛化能力和条件推理能力的深度学习模型，从容应对越来越复杂和广泛的应用需求。甚至，可以设想将“只需提出请求”的原则延伸至更具挑战性的智能任务，例如模拟意识和元认知，通过构造丰富的多主体交互数据集，让模型学习理解自我与他者的行为与意图，从而迈向具备社会认知和自我反思能力的人工智能时代。 总之，深度学习领域由传统的直接优化到泛化推理的转向，为解决智能体在大规模、多样非结构化环境中的挑战提供了新思路。
拥抱“只需提出请求”式的泛化原则，注重扩展数据和模型规模，并融合条件化语言信息，将推动机器学习模型实现更强的适应性和更广的应用场景，奠定智能革命的新基础。
