本研究提出了一种名为StarFT的稀疏文本对齐正则化方法，旨在增强零样本模型的鲁棒性，解决微调时表现不稳的问题。实验结果表明，该方法在水鸟组转移场景中显著提高了模型的平均准确率和最差组准确率。