本研究提出SARI模型，旨在解决音频语言推理中强化学习模型的转移能力问题。通过课程引导的强化学习，显著提升了推理准确率和音频语言理解能力。

本研究提出了一种新颖的实时在线适应方法——直接反馈对齐（DFA）。在RRAM硬件限制下，DFA在节能、延迟和推理准确率方面优于传统反向传播方法。