為了設計一種自動調整任務表示轉移的算法，可以考慮以下幾個步驟：
動態監控任務表示變化：首先，算法需要能夠實時監控任務表示的變化，這可以通過計算當前任務表示與理想任務表示之間的距離來實現。使用L2距離或其他相似度度量來量化這種變化。
自適應更新策略：根據監控到的變化量，設計一個自適應的更新策略。例如，當任務表示的變化量超過某個閾值時，算法可以自動調整上下文編碼器的學習率或更新頻率，以減少表示的劇烈變化。
引入正則化技術：在訓練過程中引入正則化技術，限制任務表示的變化範圍。這可以通過在損失函數中添加懲罰項來實現，該懲罰項會對過大的變化進行懲罰，從而促使模型學習到更穩定的表示。
基於回報的調整：根據策略的回報來調整任務表示的更新。當回報未達到預期時，算法可以自動減少任務表示的變化，反之則可以增加變化量，以探索更有效的表示。
多任務學習：考慮在多任務學習的框架下進行任務表示的調整，通過共享不同任務的表示來提高模型的泛化能力，從而減少任務表示轉移的影響。
這些步驟的結合可以形成一個自動調整任務表示轉移的算法，進一步提高性能。