2025 年机器学习最新研究课题

随着2025年的临近，机器学习仍在以前所未有的速度发展，其突破性的发现正在改变整个行业并解决棘手的现实世界问题。机器学习研究的最新进展集中在扩展人工智能的能力、提高模型效率以及应对可扩展性、隐私和可解释性等重要挑战。2025年的机器学习研究侧重于开发强大、易于访问和可靠的人工智能系统，涵盖从创新的算法和架构到伦理人工智能的前沿方法。联邦学习、自监督学习、量子机器学习以及许多其他前沿机器学习研究领域的发展将塑造人工智能的未来。

薛定谔桥：扩散模型统一理论

扩散模型最近在生成建模领域广受欢迎，为图像和文本生成提供了最先进的工具。最近提出的薛定谔桥概念为改进扩散模型提供了一个统一的视角；它是一种概率方法，用于连接分布，从而解决薛定谔方程所描述的问题：随机动力学与前向和后向扩散的结合。

这种视角将扩散模型扩展到超分辨率、分子设计和强化学习的多个应用领域，并通过提供一个有数学依据的框架来弥合这些分数模型与其他优化方法之间的差距，从而实现高效且可扩展的生成系统，并覆盖了中间的大部分内容。计算效率的提高：对于到2025年进一步发展的机器学习算法家族中薛定谔桥的乐观嵌入，理论基础有了新应用。

多模态

在机器学习中，多模态主要指计算机从文本、图像、音频、视频和传感器等多种来源或模态读取和解释数据的能力。这实际上与人们通常看待世界的方式非常相似，因为通常对整个环境的理解需要整合通过多种感官获取的数据。这包括跨模态表示学习，如CLIP模型，它可以在共同的语义空间中对齐不同形式的嵌入；以及融合方法，它将不同的模态融合在输入级别（称为早期融合）或输出级别（称为晚期融合）。多模态学习的应用可见于自动驾驶系统和医疗保健等领域，在这些领域，它结合了成像和电子健康数据以实现更好的诊断。

通过融合视觉、LiDAR和音频来提高态势感知能力，同时确保数据对齐、实现可扩展性以及增强这些混合方法的解释性，这些都是迄今为止开放的问题。未来对这些方法的研究可能会侧重于统一的多模态方法，其融合有助于在异构数据流中实现更广泛的泛化，特别是在共享潜在区域的使用以及模态的动态潜在变换等方面。这种有望提供更丰富、更广泛的AI系统的范式，最终可能会弥合人类对机器为何感知和做出不同选择的理解鸿沟。

图神经网络

GNN是一类深度学习模型，专门用于处理图结构数据。它使得这些网络能够通过边而不是传统神经网络处理像网格或序列这样的结构化数据来表示实体之间的关系，例如节点，从而捕捉图中的依赖关系甚至交互，并赋予它们在本质上依赖于关系数据的任务中卓越的应用能力。其核心是，GNNs使用消息传递等概念；节点会迭代地从其邻居那里获取信息，包括它们的表示，并相应地进行更新，以便网络随后进行局部图以及全局图特征的聚合。

GNN的关键类型包括图卷积网络（将卷积操作扩展到图域）以及图注意力网络（动态地使用注意力机制来加权不同的邻近节点）。GNN的应用范围极其广泛，从社交网络分析、药物发现中预测分子特性到推荐系统，再到建模时空关系。

尽管取得了这些成功，但仍有几个开放的挑战，例如大规模图的可扩展性、捕捉长距离依赖性以及过平滑（导致节点嵌入 indistinguishable）。架构开发正在研究分层池化、谱方法等，这些方法直接解决了上述挑战。GNN与其它模态的进一步集成，以及提高可解释性和计算效率，仍然是未来的方向。因此，GNN正在将机器学习的视野扩展到结构化和互联数据的有效分析。

联邦学习

联邦学习是一种相对较新的机器学习类型，它在不传输实际原始数据的情况下对不同模型进行学习。它将数据保留在设备本身（例如智能手机或IoT传感器），从而解决了隐私问题，同时确保了大规模模型的训练。联邦学习在隐私是重要考量的应用中非常有用，例如医疗保健、金融和自动驾驶汽车。无需将敏感信息传输到中央服务器，即可从各种数据源进行实时学习。未来，联邦学习将在创建更安全、更高效的人工智能系统，降低数据传输成本和增强用户隐私方面发挥关键作用。

自监督学习和无标签数据

如果用于大量数据，SSL也被称为自监督学习；这类算法从数据本身创建伪标签，模型将预测原始输入中的缺失信息或结构。其中一些实践在自然语言处理和计算机视觉中得到了应用，因为在那里标记数据要么成本高昂，要么难以获取。事实上，SSL的未来在于减少对人工标注数据的依赖，并应能随着海量无标签数据量的增长而相应地扩展，以加速发展。研究人员正在研究许多混合模型，这些模型最终可以弥合监督学习和自监督方法之间的差距，以提高准确性和性能。

量子机器学习

量子机器学习是量子计算和机器学习的最佳融合，它解决了目前在经典计算机上难以解决的问题。量子计算机使用量子比特（qubits），它们可以同时表示多个状态。QML有望在药物发现、材料科学和密码学领域带来革命。随着量子计算硬件的进步，由量子算法驱动的机器学习模型将为人工智能解锁新的可能性，例如更快的模型训练和更好的优化技术——在未来几十年内推动人工智能的边界。

神经架构搜索（NAS）

神经架构搜索是一种先进技术，它能够自动化机器学习模型的設計过程。传统上，开发深度学习架构被认为需要专业知识和手动调整，而NAS允许模型本身自主地搜索可能的架构，并优化准确性和效率。NAS可以使用强化学习或进化算法发现优于人类设计的模型的新型神经网络架构。随着人工智能的日益复杂，NAS将支持为特定任务量身定制的架构的快速开发。它将使模型能够以高准确率工作，同时减少人工参与其开发。这个领域将把机器学习的概念转化为模型，使其能够获得卓越的性能和适应性。

XAI：可解释人工智能

随着机器学习系统集成到关键应用中，以及对人工智能模型日益增长的透明度和依赖性，开发能够为决策提供人类可理解解释的模型一直是XAI的兴趣所在。具体来说，它是关于简化对模型用于得出特定输出的过程的解释。这在医疗保健和金融等应用领域尤为重要，因为人工智能决策结果可能产生非常重大的后果。随着人工智能系统日益满足道德和监管要求，XAI技术（如注意力机制和模型无关的可解释性方法）将变得越来越重要。XAI的发展对于人工智能技术的广泛采用至关重要，因为它建立了机器学习系统的信任和问责制。

边缘计算

边缘计算是指在信息发生的地点附近处理信息，而不是依赖云端服务器。它极大地有利于物联网、自动驾驶汽车和智能城市的实时应用。边缘人工智能意味着设备可以在不将大量数据发送到云端的情况下快速做出决策。这减少了延迟和带宽费用，同时提高了隐私，因为敏感数据可以在本地处理。随着物联网不断崛起，边缘人工智能将在使这些系统更快、更智能、更高效——能够独立于云基础设施运行——以及为众多行业提供可扩展解决方案方面发挥关键作用。

元学习

元学习，有时被称为“学会学习”，是机器学习中的一个元领域，专注于算法如何从先前的学习经验中适应和改进。具备这种能力的模型能够很好地泛化到不同任务，并基于少量数据快速适应新问题。这一概念越来越受欢迎，因为它能够显著减少模型在新任务上表现良好所需的训练数据量。元学习可能是开发更灵活、更具适应性的人工智能系统的关键，使其能够在标记数据有限的动态环境中更快地学习。随着该研究领域的进步，元学习将能够构建能够无缝地将在各种领域转移知识的人工智能系统。

合成数据生成

合成数据生成是使用模拟或生成模型（如生成对抗网络（GANs））创建人工数据集的过程。这种方法通过提供模拟现实世界分布且不泄露敏感信息的高质量数据来解决数据稀缺和隐私问题。这种合成数据可用于训练医疗保健、金融和自动驾驶等真实数据有限或难以获取领域的机器学习模型。随着生成模型的进步，合成数据的应用将不断增长，这将使人工智能系统的训练更加高效，并解决与隐私和数据收集成本高昂相关的问题。