本研究提出了一种在线元学习适配器（OMLA），旨在帮助自主智能体（如家用机器人）适应新任务。实验结果表明，OMLA在模拟和真实环境中均优于传统方法，显著提升了适应能力。

本文提出了一种新的机器学习框架FairSAOML，旨在减少模型在特定人群中的偏见，提升公平性和准确性。通过多目标优化和在线元学习算法，研究了动态环境中的公平在线学习挑战，实验结果表明该算法在多种数据集上表现优越。此外，探讨了多任务学习中的公平性与准确性的权衡，并提出了改善公平性的新方法。