大型语言模型（LLMs）在语音输入方面的表现不如文本输入，导致文本与语音理解之间存在差距。为缩小这一差距，研究提出了SALAD方法，通过交叉模态蒸馏和有针对性的合成数据，提升模型对齐性并减少遗忘。该方法在知识、语言理解和推理任务上表现优异，且所需语音数据显著减少。
本研究提出了一种微分同胚特性的潜隐神经算子学习方法，旨在减少训练神经算子所需的大量数据。通过对少量几何解场的映射，该方法显著降低了构建准确模型所需的数据量，具有重要的实际应用潜力。
本研究提出了一种名为MultiTok的新分词方法，灵感来源于LZW压缩，旨在提高大型语言模型的训练效率。MultiTok通过将重复短语压缩为多词令牌，实现了接近2.5倍的训练速度提升和超过30%的数据减少，同时保持相似的准确性。
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