NEVIS'22是一个新提出的基准流，旨在研究计算机视觉领域中知识转移的效率。它包含106个按时间顺序排列的任务，挑战模型在不同任务间自动转移知识。研究表明，利用任务间共享结构和迁移学习的模型在准确性和计算效率上表现更佳，为开发更高效的学习模型提供了新的研究方向。