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AnyGPT 是一种多模态语言模型，能处理语音、文本、图像和音乐等。通过数据预处理，无需改变模型架构即可整合新模态。研究构建了多模态数据集，生成108k多轮对话样本，实现任意模态输入输出组合。实验表明，AnyGPT 在多模态对话中表现优异，与专用模型相当，证明离散表示能有效统一多模态。

本研究提出了一种扩展解决方案，使用基于超平面的决策树建模非线性约束，并利用其他可转化为MIO的机器学习模型逼近原问题，采用自适应采样方法获得更准确的约束近似，利用鲁棒优化考虑样本依赖性训练的不确定性，并使用松弛方法处理MIO近似的不可行性。在81个全局优化实例中测试了增强的框架，并与BARON进行了比较，在11个实例中显示了更好的最优间隙或解决时间。