本文系统调查了非自回归生成（NAR）模型，比较了不同非自回归翻译（NAT）模型在数据处理和建模方法上的优缺点，并探讨了其在机器翻译以外的应用及未来研究方向。同时，介绍了自动程序修复技术的进展，包括新框架RAP-Gen和CURE技术的优越表现。

本文介绍了动态神经网络（DSNN）和非自回归生成（NAR）模型的研究进展，强调了DSNN在自动语音识别中的应用及其在硬件资源限制下的优势。同时，探讨了NAR模型在机器翻译等领域的潜力，提出了基于BERT的非自回归文本生成模型，显示出在速度和性能上的优势。

FastCorrect 2是一种错误校正模型，通过非自回归生成进行快速推理，提高纠错精度和减少WER。可用作ASR的后处理模块。