本研究探讨了元学习中尾任务风险最小化的重要性，提出将分布鲁棒策略简化为最大最小优化问题，并建立斯塔克尔博弈平衡。研究结果表明，该方法显著提升了多模态大型模型的鲁棒性，具有广泛的应用潜力。