本文探讨了少样本类增量学习（FSCIL）的最新进展，提出了多种新方法以解决过拟合、记忆约束和模型偏差等问题。研究介绍了C-FSCIL架构、在线少样本增量学习（O-FSCIL）方法及基于分离学习的持续演化分类器（CEC）框架，均在多个数据集上取得了优异的性能，推动了该领域的发展。