该文综述元学习研究：采用概率学习、在线元学习和模型无关框架，使模型用少量样本跨区域适应，缓解冷启动与数据偏差；结合缓存、选择性记忆和SAMA提升可扩展性、减少遗忘，在序列标注、推荐、文本与图像分类任务上提升性能。
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