以色列理工学院的研究团队提出了一种名为 Task Tokens 的方法，旨在高效适配行为基础模型（BFM）到特定任务。该方法通过减少可训练参数和提高收敛速度，保持了模型的灵活性和泛化能力。实验表明，Task Tokens 在多种任务中表现优异，尤其在应对环境变化时展现出更强的鲁棒性。