【CVPR 2025】2SFS：重新思考视觉语言模型的少样本适配，两阶段方案｜从少样本泛化视角本文解读 CVPR 2025 论文《Rethinking Few-Shot Adaptation of Vision-Language Models in Two Stages（2SFS：两阶段少样本适配）》。该论文提出先测量后设计的少样本适配新思路：实证发现 PEFT 训练动态天然分裂为"任务级特征学习"与"基类特化"两个阶段，据此把预算拆成LayerNorm 微调与线性分类器两段，其特别之处在于仅凭约 61k 可训练参数与固定超参数，就在 11 个数据集、2 种设定、3 个骨干上全面超越 CoOp、M