本研究提出了一种跨语言干预框架（INCLINE），旨在缩小大型语言模型在不同语言间的性能差距。通过对低表现语言与高表现语言的内部表征进行对齐，显著提升了多语言任务的性能。实验结果表明，INCLINE 在多个模型和任务中均有显著改进，具备良好的成本效益和应用潜力。