自监督学习（Self-Supervised Learning）是一种创新的机器学习方法，使模型能从大量未标记的数据中自我学习，无需依赖昂贵的人工标注。通过构建巧妙的辅助任务，模型教会自己从数据内部结构中提取有用信息和模式。自监督学习正在革新人工智能的边界，在自然语言处理和计算机视觉领域展现出巨大潜力，为解决数据标注成本高昂和数据隐私问题提供了新途径。随着研究的深入，自监督学习有望解锁更多智能应用，推动AI技术向更高层次发展。