本研究提出了一种基于Flan-T5的编码解码模型FlanEC，旨在改善自动语音识别中的语言和语法错误。通过扩展训练数据和多样化数据集，显著提升了错误修正效果。

精确测量胎儿头围对于估计孕期产妇的胎儿生长至关重要。深度学习技术在胎儿超声图像分割中取得了重大进展，研究总结了现有的优化编码 - 解码模型的策略，并证明了其在多个国家的超声数据上的有效性。优化编码 - 解码模型可以获得更好的性能，解码器的优化策略优于其他策略，参数较少的网络架构也能达到相似甚至更好的性能。研究还证明了在资源有限的环境中进行优化策略的有效性，并将实验扩展到了少样本学习。

由于土耳其方面训练句子向量所需的高质量数据集有限，研究人员提出了一种通过两个连续阶段对预训练的编码-解码模型进行微调的方法。这种方法在有限的目标语言数据集上能够以高准确率在短时间内进行微调。

EMMA是一种编码-解码模型，能够处理交互和具身任务，并在Alexa Arena中的对话引导代理中取得了新的最佳结果。

本文介绍了一种名为VSD的新的图像与文本方向，通过使用VL-BART和VL-T5构建了几个基准编码-解码模型，并在基准测试集上进行了实验，结果显示模型性能令人印象深刻。VSRC具有巨大潜力，联合端到端架构是更好的选择。