英文：Transfer Learning 分类：foundation
将模型在源任务（大规模预训练）学到的知识迁移到目标任务（小规模下游）的学习范式：预训练+微调是其典型形态，让标注稀缺的任务也能获得强大能力。
形式：特征迁移（预训练表征）、参数迁移（微调/适配器）、知识蒸馏（教师→学生）；关键：领域差异（分布偏移需适配）、灾难性遗忘（微调丢失源知识）；与大模型：预训练（通用知识）→指令微调（对齐）→领域微调（垂直）。
用于 NLP/CV 各领域（标注稀缺时）、大模型适配（垂直行业）、少样本场景与持续学习；迁移学习是"学会的学习"效率基石。
相关词条：Transformer · 注意力机制 · 自注意力 · 强化学习 · 欠拟合