本研究通过引入对抗性提示调整（AdvPT）技术，提升视觉-语言模型的鲁棒性，改善对抗攻击脆弱性。提出了多任务视觉语言提示调整（MVLPT）和动态视觉提示（DVP）等新方法，在多个视觉任务上表现优异。同时，研究探讨了多模态提示和渐进式视觉提示结构的应用，显著提高了模型在少样本情况下的性能。