我们建立了语音处理通用性能基准（SUPERB），使用冻结的基础模型和任务专门化的轻量级预测头，证实了基础模型范式在语音处理中的潜力和多任务框架的简单有效性。我们进行了分析，了解 SUPERB 和语音基准模型，包括模型内任务之间的信息流动，加权求和基准测试协议的正确性以及基准测试的统计显著性和稳健性。

该研究提出了名为Av-CONV的多模态、多任务框架，用于预测第一人称视角下摄像机佩戴者和其他社交伙伴的对话行为。通过自注意机制建模跨时间、跨主体和跨模态的表征。实验证明了该方法在具有多说话者和多对话情景的挑战性视频数据集上的优越性能。消融研究评估了模型中每个组件的贡献。

该研究提出了一种多任务框架，联合执行三维物体检测和全景分割，利用分割信息指导检测过程，解决每个投影视图的缺陷，并通过前景语义信息和中心密度热力图来提示物体的可能框中心位置。实验表明，该方法在 nuScenes 数据集上取得了显著的性能提升，基于单级 CenterPoint 3D 物体检测网络的所提出方法在 nuScenes 3D 检测基准上取得了 67.3 NDS 的最新性能。

VADEC是一种多任务框架，用于情感分析，性能超过了最强基线，在多个数据集上表现出了显著提高。在COVID-19 tweet的案例研究中，该框架证明了其有效性。

本文提出了一种新颖的多任务框架ExpLTV，可以统一进行LTV预测和游戏鲸鱼检测。ExpLTV通过设计游戏鲸鱼探测器，识别高消费者和低消费者，并将其作为门控网络来决定LTV专家组装的不同混合模式，从而充分利用共享信息和特定于场景的信息。最后，设计了一个共享估计器来保留内部任务关系。通过实验验证了ExpLTV的优越性。

本文介绍了一种通过引入GOPro模型，结合CLIP和SSL的优势，在多任务框架中克服了损失加权和CLIP输出空间中不一致的挑战的方法。通过一种统一的学习框架，在图像和文本的共享嵌入空间中确保了输入图像的各种增强视图之间的相似性，从而提高了领域泛化任务的性能。