本研究探讨了稀疏语言模型的高效训练方法，包括异步训练和专家模型培训。引入稀疏自编码器解决了估计偏差问题，实现了可解释特征的无监督发现。同时，提出自适应稀疏训练（AST），显著缩小稠密与稀疏模型的性能差距，推动特征的普遍性和可解释性发展。

该文汇总多项研究：动态稀疏训练可加速深度强化学习，减少参数与运算量，训练步骤降低40-50%；持续学习中，低稀疏度宜用ERK初始化，高稀疏度宜用均匀初始化；动态稀疏图结构可压缩并加速DNN；多任务自监督学习可缓解推荐标签稀疏；动态稀疏微调可提升稀疏语言模型性能；动态嵌入尺寸搜索可优化流媒体推荐。