尽管元学习为学习适应，特别是在大型基础模型背景下，提供了一个强有力的框架，但仍存在许多挑战和未解答的问题。这些代表了活跃且常复杂的科研前沿，拓展了可适应人工智能的现有能力。基于本章讨论的高级主题和理论考量，我们列出几个需要进一步研究的重要方面。
可扩展性与计算效率
尽管FOMAML、iMAML等技术以及可扩展实现方面取得了进展，元学习的计算需求，尤其是跨众多任务元训练大型基础模型的需求，仍然庞大。
- 降低元优化成本： 元梯度的计算，即便是一阶元梯度，也带来显著的内存和计算开销。虽然MAML等二阶方法具有潜在的性能优势，但对于拥有数十亿参数 (parameter)的模型来说，其成本通常过高。需要对更有效的近似技术进行研究，或许可以借鉴优化理论，或借助特定的模型结构（如Transformer）。我们能否开发出在成本接近一阶的情况下，性能却接近二阶的方法？
- 元训练数据的效率： 有效的元学习真正需要多少任务？当前实践通常涉及大量的任务集合，但元训练任务的数量、多样性和复杂性与所产生的适应能力之间的关系尚不完全清楚，特别是在基础模型规模方面。识别或生成信息量最大的任务的方法，能够大幅减少元训练需求。
- 优化混合方法： 元学习（例如，寻找良好的初始化）与参数高效微调 (fine-tuning)（PEFT）方法（例如，LoRA、Adapters）之间的关系是一个有前景的方向（第5章）。然而，组合它们的最佳策略仍在形成中。我们能否不仅元学习初始参数，还能为给定下游任务分布元学习最佳的PEFT配置（例如，LoRA中的秩、适配器放置）？需要进一步研究，以开发出有效结合这些方法的原则性方式。
概述了将元学习应用于基础模型时，相互关联的规模挑战。
理论认识的加强
尽管像泛化界限这样的理论分析（本章前面已讨论）提供了有价值的见解，但在理论与实践之间仍然存在显著差距，特别是对于当今常见的复杂、高维、过度参数 (parameter)化模型而言。
- 更紧密的泛化界限： 元学习现有的泛化界限常依赖于强假设（例如，相关任务分布、特定算法属性），并且可能过于宽松，未能充分解释元学习在复杂任务上的经验成功。开发明确考虑基础模型特性（例如，过度参数化、Transformer架构）并提供更紧密、更具预测性保证的界限，是一个重要的理论目标。
- 隐式偏差的作用： 元学习算法（例如MAML的双层结构）、基础优化器（例如Adam的自适应梯度）与模型架构（例如注意力机制 (attention mechanism)）之间的联动，在元训练期间产生了复杂的隐式偏差。理解这些偏差如何影响所学习的初始化或适应过程，并影响在新任务上的表现，对设计更好的元学习系统非常重要。
- 任务相似性和迁移的规范化： 元学习根本上依赖于将从元训练任务中获取的知识迁移到新任务。然而，“任务相似性”的正式定义仍然难以确定。发展严谨的数学框架来量化 (quantization)任务关系，有助于预测何时会发生正向迁移，诊断负向迁移，并可能指导元训练任务的选择或生成。
鲁棒性、可靠性与真实性
"确保元学习的适应策略在实际情境中可靠且表现良好，对部署来说非常重要。"
- 分布外任务泛化： 标准的元学习评估通常假设元测试任务与元训练任务来自相同分布。当面临显著不同（OOD）的任务时，这些方法的表现如何？开发处理任务分布变化的元学习算法是一个主要挑战。
- 适应中的对抗鲁棒性： 小样本适应可能会暴露出脆弱性。与传统微调 (fine-tuning)或使用PEFT方法的模型相比，使用元学习策略适应的模型是否更容易或更不容易受到对抗攻击？需要研究能够促进鲁棒适应的元学习技术。
- 校准与不确定性： 尽管贝叶斯元学习为不确定性量化 (quantization)提供了一条途径，但确保适应后的模型提供可靠的置信度估计，特别是在适应样本极少的情况下，仍然困难。改进小样本适应模型的校准，对于需要可信预测的应用来说非常重要。
"* 应对基准： 许多元学习基准包含相对同质、结构良好的任务。实际情境常涉及杂乱数据、长尾任务分布、需要组合推理 (inference)的任务，或持续演变的任务需求（与持续元学习相关）。评估和开发在这些更真实、复杂条件下有效的元学习方法，是一项持续的努力。"
用于元学习的架构与目标
当前方法常将元学习算法应用于标准的基础模型架构。研究专门为元学习设计的架构和学习目标，可能带来显著的提升。
- 架构归纳偏置 (bias)： 像Transformer这样的标准架构是元学习的最佳载体吗？研究对现有架构进行修改或全新设计，使其拥有更强的归纳偏置以实现快速学习和适应，可能会带来更高效、更有效的元学习器。这可能涉及模块化组件、专用记忆机制，或在适应期间促进梯度更易流动的架构。
- 新颖的元目标： 大多数元学习侧重于最小化适应后查询集上的损失。替代或补充的元目标能否带来更好的适应策略？这可能包括明确鼓励适应期间更快收敛、促进参数 (parameter)稳定性、最大化任务多样性表示，或直接在元训练循环中强制执行鲁棒性标准的目标。
解决这些未解答的问题，需要结合经验研究、新颖算法设计、严谨理论分析，并侧重于真实的运用情境。这些方面的进展对于提升可适应、高效、可靠的大规模AI模型的能力，具有根本意义。
