零样本学习作为一种前沿的机器学习技术，已经在理论和应用上取得了显著进展。通过利用辅助信息、迁移学习、属性和嵌入方法，以及生成模型，零样本学习能够处理传统监督学习难以解决的问题。尽管存在挑战，如广义零样本学习、枢纽化问题和映射域偏移问题，但研究者们已经提出了多种解决方案，并在不断探索新的方法和应用领域。随着深度学习和人工智能技术的快速发展，零样本学习有望在未来发挥更大的作用。