本研究提出了一种新的任务调制对比学习方法（TMCL），旨在解决机器学习中的灾难性遗忘问题。该方法通过自上而下的调制，即使在仅有1%标签的情况下，也能显著提升分类增量和迁移学习效果，表明其在稳定性与可塑性之间的平衡中至关重要。