该项目专注于对独立成分进行对齐，以改善多任务学习的效果。通过利用独立成分分析技术，提升多任务学习场景中的性能，适用于多种机器学习任务。
提出了一种在输入问题类型未知的混合任务场景下的通用思想链（Meta-CoT）提示方法，旨在弥合性能和泛化之间的差距。
