本文介绍了一种视觉分析工具，用于理解神经序列到序列模型的训练过程及错误检测。研究表明，结合显著性模型与预训练模型可以提升性能。此外，展示了一个多模态交互预测系统，支持机器翻译和图像字幕等任务，并提出了自动提示方法AutoSeq，利用自然语言生成标签序列，展示了序列到序列模型的潜力。

该文综述了基于深度学习的视觉显著性、标志识别与品牌视觉研究，涵盖Bernoulli显著性模型、视频显著区域检测、商标强化学习定位和多模态2D定位等方法，并比较不同显著性模型框架；实验表明这些方法在准确率和AUC等指标上优于现有技术。