在小数据场景下，Zero Copy技术并不总是提升性能，反而可能更慢。传统的read+write在数据小于64KB时通常更快，因为Zero Copy的隐藏成本在小数据时显著高于memcpy。对于大文件传输，sendfile等方法能有效节省CPU周期。选择使用Zero Copy需考虑数据大小、处理需求及系统环境。

香港科技大学（广州）与腾讯合作开发的VistaWise框架，通过仅用471张截图和轻量化视觉微调，实现了《我的世界》中AI挖矿的高效决策，成功率提升至33%，成本降至5%。该系统在EMNLP 2025会议上被录用，标志着小数据驱动大模型的突破。

I/O操作是计算机系统的性能瓶颈，主要由于系统调用开销和硬件限制。使用缓冲技术可以显著提高性能，减少实际I/O操作次数。带缓冲的写入性能提升约62倍，但内存申请增加30%。适合频繁的小数据I/O场景。

贝叶斯深度学习是将贝叶斯方法与深度学习相结合的新兴领域，解决了深度学习中的过度拟合和加权不确定性问题。它包括任意不确定性和认知不确定性两种类型，具有插值、直觉和语言等优点。未来，贝叶斯深度学习有望在小数据、批量学习和模型压缩方面取得进展，并在计算机视觉和自然语言处理等领域发挥作用。