该文综述了古代文字与多语言文本识别数据集及方法，涵盖古代汉字、韩字、日文艺术、Baybayin等，提出多模式融合、无监督域适应、生成对抗网络等技术，并构建中文自然语言推理数据集，推动文字识别与理解研究。

本文研究了大型语言模型的预训练是否会赋予其非语言推理的归纳偏差，并通过试验发现预先训练的模型明显优于非预先训练的神经模型，即使在更少参数的情况下进行训练。同时，即使在预训练多语言文本或计算机代码并生成合成语言的情况下，也可以持续预训练的积极效应。这些发现暗示了预先培训与模型的归纳学习能力之间的深层联系。