本研究提出了SEAL框架，旨在解决增量学习中新任务学习与旧知识保留的平衡问题。通过动态调整模型结构和交叉蒸馏训练，SEAL在减少遗忘和提高准确性的同时，显著降低了模型大小，展现了其高效性和适应性。

本文介绍了一种名为ViLTA的新方法，通过交叉蒸馏生成软标签，利用上下文合成硬负样本，提高图像-文本匹配的难度，取得更好的性能。实验证明了ViLTA在视觉语言预训练中的有效性和潜力。

本文介绍了一种名为ViLTA的新方法，通过交叉蒸馏生成软标签，提高模型稳健性，并利用上下文合成硬负样本来增加图像-文本匹配的难度。实验证明ViLTA在视觉语言任务上表现出更好的性能。