本文介绍了多种针对CLIP模型的改进方法，如Candle框架、CLIP-Adapter和Tip-Adapter，旨在提升模型在现实场景中的适应能力和分类性能。这些方法通过引入新特征层、损失函数和动态更新机制，显著提高了模型的效率和准确性，适用于少样本学习和外分布检测。