引言：為什么自監督學習成為AI新寵？

在傳統監督學習需要海量標注數據的困境下，自監督學習（Self-Supervised Learning）憑借無需人工標注的特性異軍突起。想象一下，如果AI能像人類一樣通過觀察世界自我學習——這正是DeepSeek圖像補全方案的技術哲學。根據，自監督學習通過設計巧妙的"預訓練任務"（Pretext Task），讓模型在無標簽數據中自動學習圖像語義特征。而圖像補全正是這類任務的典型代表：通過讓AI預測被遮擋的圖像區域，迫使它理解物體結構、紋理特征乃至場景上下文關系。

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一、自監督學習基礎：從理論到實踐

1.1 自監督學習的本質原理

自監督學習的核心思想是**“用數據自身構造監督信號”**。以圖像補全為例，原始完整圖像無需任何人工標注，只需隨機遮蓋部分區域（如使用矩形mask），即可生成"問題-答案"對：被遮蓋區域為待預測目標，其余部分作為輸入特征。這個過程類似提到的拼圖任務&#