本研究提出了一种新的多语言训练范式LDP，旨在提升多语言视觉信息提取模型在非英语场景中的表现。通过有效利用单语预训练数据，LDP增强了跨语言泛化能力。实验结果表明，LDM模型在各项评估中超越了现有模型，并在单语言基准测试中表现出竞争力。

文章主要讨论ARM64架构中的MSR和MRS指令，以及LDP和STP的用法。MSR指令用于将数据写入系统寄存器，MRS指令用于从系统寄存器读取数据。LDP和STP则涉及数据的加载和存储操作，具体说明了如何通过寄存器进行数据传输。

差分隐私是一种保护隐私的密码学手段，分为CDP和LDP。LDP需要对数据进行裁剪处理以得到有界全局敏感度，裁剪边界可以根据数据集性质或采用差分隐私问询估计选择。向量值Laplace机制需要使用L1敏感度，而向量值Gaussian机制L1和L2敏感度都可以使用。指数机制可以从备选回复集合中选出最佳结果并保证差分隐私。LDP是一种通过随机响应技术对数据进行扰动的保护隐私的技术。