本研究探讨变压器网络在符号处理中的机制，提出高层语言PSL用于编写符号程序，并证明其图灵完备性，为提升变压器的符号处理能力提供新思路。

本文介绍了并行连续学习（PSL）的框架，通过设备之间的分散合作、考虑异构性和接近度，实现了模型的分散和本地模型凝聚，优化模型学习和资源效率。