提出了一种新颖的双注意力框架（DAPT），通过双注意力学习和选择模块，优化了鲁棒性防止灾难性遗忘和促进知识迁移的能力。实验证明，DAPT在抵抗灾难性遗忘和促进知识迁移方面优于现有方法。在不同模型大小和未见任务方面，DAPT也表现出优越性。