对比学习深度实战：从 InfoNCE、SimCLR、MoCo 到监督对比与表征迁移工程
当你在向量数据库里做语义检索、在 RAG 系统里给文档切块嵌入、在多模态模型里把"猫的图片"和"cat"这两个模态拉到一起时，背后几乎都站着同一个思想：**对比学习（Contrastive Learning）**。它让模型不需要昂贵的逐样本人工标注，仅凭"什么该相似、什么该不相似"这一对关系信号，就能学到可迁移、可检索、可泛化的高质量表征。但绝大多数工程落地只是直接调用 `model.encode…
