从高资源到低资源语言的全覆盖：Manus AI的数据革命与迁移学习策略
在全球化语境下，多语言手写识别的最大挑战并非技术本身的复杂性，而是语言资源的极度不均衡——英语、中文等高资源语言拥有海量标注数据，而藏语、斯瓦希里语等低资源语言往往仅有零星样本。Manus AI通过数据生态构建与知识迁移技术，打破了这一资源垄断，实现了从高资源到低资源语言的全面覆盖。以下是其核心策略解析：
1. 多语言数据池：从“人工采集”到“合成生成”的闭环
Manus AI的数据策略围绕规模化与多样性展开，覆盖120+种语言，其关键在于三类数据源的融合：
- 人工标注库：与全球语言学家合作，采集100万+手写样本，涵盖主流语言（如中文、阿拉伯语）及濒危语言（如鄂温克语）。
- 用户众包数据：通过联邦学习收集匿名用户手写输入（如平板电脑书写笔记），动态扩充数据池，尤其补充低资源语言的长尾需求。
- 合成数据工厂：针对极低资源语言（如非洲约鲁巴语），使用**GAN&