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。

该文综述了多种深度学习正则化方法，重点介绍R-Drop、LayerDrop、DropHead、DropDim等dropout技术，用于提升Transformer等模型性能。这些方法在机器翻译、语言建模、文本分类等任务中有效减少过拟合，部分实现最先进结果或加速训练。

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。