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。

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。