本研究分析了神经机器翻译模型在不同粒度上学习到的表示，并通过外围特性评估其质量。结果显示深层次的NMT模型学习了大量语言信息，包括词组结构和词类等语言单元。词汇语义和非局部的句法和语义依存在较高层次上表示更好。使用字符学习的表示比使用子词单位学习的更具有词形信息。多语言模型学习的表示比双语模型更丰富。

建筑差异对语言处理方式有显著影响。提出了一种基于度量学习编码模型（MLEMs）的新方法，通过特征比较来研究模型对语言信息的表示方式。应用于BERT、GPT-2和Mamba，并通过识别具体语言特征进行比较。该方法可扩展到其他领域和神经系统。

该论文介绍了一种新的超分辨率引导方法C3-STISR，结合了识别器反馈、视觉和语言信息。实验结果显示C3-STISR在保真度和识别性能方面优于其他方法。