本文提出了一种自适应少样本学习（AFSL）框架，旨在应对医疗、机器人和自然语言处理等数据稀缺领域的挑战。AFSL通过多个模块提升模型的适应性和鲁棒性，显著改善了少样本学习在高风险领域的应用效果。