Few-shot learning和meta-learning都是机器学习中的一类问题，但它们有一些不同之处。
Few-shot learning
是指在面对新任务时，只有很少的样本可供学习。在这种情况下，传统的机器学习算法可能会过拟合，而无法很好地泛化到新的任务上。Few-shot learning算法旨在解决这个问题，通过从其他任务中学习出可重用的知识，来辅助新任务的学习。
Meta-learning
也是一种在面对新任务时快速学习的方法，但与Few-shot learning不同，Meta-learning更加关注如何设计一个学习算法，使得该算法可以快速地适应新任务。通常情况下，Meta-learning的目标是学习一种可以自适应的模型或算法，它能够在接收到新任务时，快速地进行学习，并取得好的性能。
主要区别
两种方法的主要区别在于其关注点的不同。
Few-shot learning更加关注如何利用已有的信息来完成新任务的学习，而Meta-learning更加关注如何设计一种可以快速适应新任务的算法或模型。
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