少样本学习和终身学习通过其对高效适应和知识保留的关注联系在一起。少样本学习使模型能够以最少的数据学习新任务，这对于必须不断适应而不会忘记先前知识的终身学习系统至关重要。通过减少对大型数据集的依赖，少样本方法帮助终身学习者以增量方式集成新信息，避免了从头开始重新训练的需要。例如，终身学习系统可以使用少样本技术在仅看到少数几个示例后识别图像中的新对象类别，同时保留其对先前学习的旧类别进行分类的能力。
当考虑这两种范例如何解决可扩展性问题时，这种关系变得更加清晰。在终身学习中，模型随着时间的推移积累知识，但存储所有历史数据以进行重新训练是不切实际的。少样本学习提供了一种从稀疏数据中学习的方法，使其可以逐步添加新任务。例如，专为终身学习而设计的机器人可以使用少样本方法在最少的演示后快速适应新工具，同时保持对已知工具的熟练程度。元学习（例如，模型无关的元学习或MAML）等技术通常在此处使用：该模型经过预训练，可以快速适应有限数据的新任务，这与终身学习的持续适应目标相一致。这种协同作用使系统在发展过程中保持紧凑和高效。
然而，在平衡稳定性（保留旧知识）和可塑性（学习新任务）方面仍然存在挑战。仅靠少样本方法并不能固有地防止灾难性遗忘，即模型在学习新事物时会覆盖旧知识。开发人员经常将少样本方法与终身学习技术（如弹性权重巩固（EWC））相结合，后者识别过去任务的关键参数并限制其在新训练期间的调整。例如，使用终身学习的多语言聊天机器人可以使用少样本学习来添加对有限示例的新语言的支持，而EWC确保现有语言技能不会降低。未来的工作可以侧重于更好地集成这些方法，例如使用动态架构，该架构为通过少样本示例学习的新任务分配专用子网络。