#自监督学习#高斯过程#不确定性量化#表示学习#小样本学习
高斯过程自监督学习：带不确定性建模的新方法
用高斯过程做自监督表示学习 无需构造正样本对，还能输出不确定性 天然建模相似性+提供概率后验
落地难度
4.0
搞钱系数
3.0
综合指数
3.5
核心亮点
- 核心解决：无需构造正样本对，还能输出不确定性
- 谁会买单：医疗、工业检测等需可信AI的小B
- 变现思路：封装为小样本+不确定性API，用于质检或诊断辅助
- 落地难度：4/5
- 搞钱系数：3/5
落地难度分析
高斯过程计算复杂度高，大数据需近似；一人公司难部署大规模训练，适合小数据垂直场景。
盈利潜力分析
买单群体: 医疗、工业检测等需可信AI的小B 思路: 封装为小样本+不确定性API，用于质检或诊断辅助