本文介绍了应对少样本类增量学习（FSCIL）中灾难性遗忘问题的新方法，包括FCILPT、PL-FSCIL和CPE-CLIP。这些方法在多个数据集上显著提升了准确性，展示了实际应用潜力。

本文分析了少样本类增量学习（FSCIL）的最新进展，探讨了方法学、性能和应用，针对数据实时性差、遗忘和过拟合等问题，提出了五个子领域的划分，并介绍了在计算机视觉和自然语言处理中的应用。研究还提出了新框架和算法，显著提高了模型性能，解决了遗忘和过拟合问题。

本文分析了少样本类增量学习（FSCIL）的最新进展，提出了五个子领域的划分方法，并介绍了其在计算机视觉和自然语言处理中的应用。研究提出的新方法PL-FSCIL通过视觉提示提升模型性能，实验结果在多个数据集上表现优异。此外，还提出了减轻灾难性遗忘的算法和基于元学习的方法，展示了在有限数据下的有效性。

该文综述少样本类增量学习（FSCIL）进展，将方法分为传统机器学习、元学习、特征空间、重放和动态网络五类，介绍其在视觉、语言处理等领域的应用与未来方向。多项研究利用CLIP泛化能力、冗余特征消除、语义蒸馏、超维嵌入和分离学习分类器等方法，在CIFAR100、miniImageNet、CUB200等基准上显著提升性能，减少参数与训练成本，缓解灾难性遗忘和过拟合。