本论文介绍了一种名为PL-FSCIL的新方法，通过信息提示和预训练视觉转换器模型解决Few-Shot Class-Incremental Learning的挑战。该方法在CIFAR-100和CUB-200等数据集上验证了有效性，展示了其在实际应用中的潜力。

本论文介绍了一种名为PL-FSCIL的新方法，利用信息提示和预训练视觉转换器模型解决Few-Shot Class-Incremental Learning的挑战。该方法在CIFAR-100和CUB-200数据集上验证了有效性，展示了其在实际应用中的潜力。

本文全面分析了最新的few-shot class-incremental learning（FSCIL）的进展，包括理论研究、性能评估和应用案例。提出了解决数据实时性差、忘记之前学习内容、过拟合等问题的方法。将FSCIL分成了五个子领域，并介绍了该领域在计算机视觉、自然语言处理和图像处理等方面的应用及未来研究方向。