该文章介绍了一种联合语音与语言模型（SLM），通过冻结预训练的基础模型并训练一个简单适配器，SLM在传统任务上表现出强大性能，并具备零-shot指导的新颖能力。研究结果表明，预训练的语音和语言模型之间的表征差距较小，可以通过简单的适应机制来弥合。SLM不仅训练高效，还继承了不同模态基础模型的强大能力。

该文章介绍了一种联合语音与语言模型（SLM），通过冻结预训练的基础模型并训练一个简单适配器，SLM在传统任务上表现出强大性能，并具备零-shot指导的新颖能力。研究表明，预训练的语音和语言模型之间的表征差距较小，可以通过简单的适应机制来弥合。SLM不仅训练高效，还继承了不同模态基础模型的强大能力。

该文章介绍了一种联合语音与语言模型（SLM），通过冻结预训练的基础模型并训练一个简单适配器，SLM在传统任务上表现出强大性能，并具备零-shot指导的新颖能力。研究表明，预训练的语音和语言模型之间的表征差距较小，可以通过简单的适应机制来弥合。SLM不仅训练高效，还继承了不同模态基础模型的强大能力。

该文章介绍了一种联合语音与语言模型（SLM），通过冻结预训练的基础模型并训练一个简单适配器，SLM在传统任务上表现出强大性能，并具备零-shot指导的新颖能力。研究表明，预训练的语音和语言模型之间的表征差距较小，可以通过简单的适应机制来弥合。SLM不仅训练高效，还继承了不同模态基础模型的强大能力。