本文介绍了一种多任务视觉语言提示调整（MVLPT）方法，结合知识感知提示调整（KAPT）和双重对齐提示调整（DuAl-PT），在少样本图像分类和新类别泛化方面表现优异。研究还提出了分层提示调整和概念引导提示学习，显著提升了模型的泛化能力，并揭示了提示工程领域的挑战与机遇。