本研究提出GFS-VL框架，解决通用少样本3D点云分割在新类别适应中的稀疏样本问题，通过结合密集伪标签与稀疏样本，显著提升学习效果，实验验证了其有效性，为实际应用奠定基础。

采用课程学习策略和稀疏样本可提高神经网络学习效率。2层ReLU神经网络在稀疏样本中训练，能够在有限步数内学习奇偶类型问题。无论网络大小，都需要额外步骤才能学习。