PuMer是一个令牌减少框架，通过轻量级模块提高视觉-语言模型的推理速度和减少内存占用。研究提出了SEED图像分词器、FastV自适应注意力模式和ToCom令牌补偿器等技术，旨在提升模型性能和效率，特别是在高分辨率输入和边缘设备上的应用。

本文介绍了一种名为R-Drop的正则化方法，通过强制不同子模型生成的输出分布相互一致，提高了深度学习模型的效果。实验证明R-Drop在多个深度学习任务上都有效，并在Vanilla Transformer模型上取得了最先进的性能。

研究者提出了一种名为APART的组合方法，通过使用内在奖励和轨迹预测技能的判别器相互训练。他们发现这种方法在简单的网格环境中显著减少了样本数量。研究者通过改变VIC、重新调整内在奖励和调整softmax判别器的温度来实现最大技能。这些研究结果揭示了强化学习中技能发现算法成功的关键因素。