清华开源迁移学习方法

1. Transfer-Learn算法库

由清华大学大数据研究中心机器学习研究部开发，基于PyTorch实现，包含领域自适应（DALIB）子库，支持DANN、DAN、JAN等经典算法。该库设计目标是简化新算法开发流程，同时提供现有算法的快速调用接口。

2. Jittor学习框架

国内首个高校自研的学习框架，具有统一计算图特性，支持PyTorch模型一键转换。其元算子设计和实时优化能力特别适合迁移学习任务的快速部署。

3. 天授强化学习平台

虽然主要面向强化学习，但其PyTorch实现的极简架构和高速训练特性，为迁移学习在RL领域的应用提供了高效工具。

4. 研究进展

2025年ICML会议收录的VPP生成式机器人大模型，展示了迁移学习在跨模态任务中的潜力。RepoAgent框架通过LLM驱动实现了项目级代码文档的自动迁移生成。

这些开源项目均可在GitHub获取：

如需具体应用案例，可参考清华团队在气象预报大模型"风清""风雷"中的迁移技术实践，或开源的AIGC机器人模型VPP。