近年来，多任务学习领域对专用多任务优化器（SMTOs）的兴趣激增。本文重新审视标量化，发现线性多任务学习模型无法完全探索帕累托前沿。实验证实了这一理论发现，并揭示了SMTOs在寻求平衡解决方案方面的潜力。

近年来，多任务学习领域对专用多任务优化器（SMTOs）的兴趣激增。本文重新审视标量化理论，发现线性多任务学习模型无法完全探索帕累托前沿。实验证实了这一理论，并揭示了SMTOs在寻求平衡解决方案方面的潜力。