本文研究了传统提示学习方法在适应新任务时面临的挑战，并提出了一种混合软提示学习方法。该方法通过路由模块动态选择适合每个实例的提示，从而提高了在少样本学习和领域泛化中的效果。验证结果显示该方法在11个数据集上有明显的性能提升。