机器学习三大范式解析：监督、无监督与强化学习

2026年10月2日，Google AI 的 DEV 作者专属 RSS 发布一篇解析文章，介绍机器学习的三种训练范式。文章称，监督学习依赖带标签数据预测类别或数值；无监督学习从原始数据中发现聚类与异常；强化学习让智能体在环境中通过奖励与惩罚反复试错优化策略，其中 RLHF 是用于对齐大语言模型的关键技术。文章还指出，选择哪种方法取决于手头是带标签的历史数据、无标签的原始数据，还是需要实时适应的动态系统。截至该报道，事件内容为对三种学习范式的概念性梳理，未涉及具体模型、实验数据或后续更新。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。