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。