為了進一步提高FINE在不同任務上的適應性，可以考慮引入自動化的學習基因組合調整機制。這可以通過以下幾個步驟實現：首先，利用元學習（Meta-Learning）技術，根據不同任務的特徵自動選擇和調整學習基因的組合。這意味著在初始化過程中，系統可以根據特定任務的需求，自動選擇最合適的共享矩陣U和V，並調整層特定的奇異值Σ，以適應不同的數據集和任務要求。其次，可以引入強化學習（Reinforcement Learning）來優化學習基因的組合策略，通過不斷的試驗和錯誤，找到最佳的初始化配置。最後，通過持續的在線學習，FINE可以在訓練過程中動態調整學習基因的組合，以應對任務的變化和數據的多樣性，從而進一步提升模型的性能和適應性。