本文综述多任务学习中的梯度冲突问题，提出将任务梯度投影到冲突梯度法平面以消除干扰，从而提升效率与性能。同时涉及模型EMA缩放规则、优化器Omega、在线交替最小化、度量学习梯度分解、梯度手术缓解域偏移、对比学习多目标优化、双层优化转极小极大、隐式偏差正则化及GSAM泛化改进等方法。