苹果 SALAD 方案：低成本解决 LLM 语音理解短板

苹果提出 SALAD 方法，用极少公开语音数据，让大模型听懂语音且不丢失文本能力。 解决语音适配后模型文本能力退化，以及传统方案依赖昂贵合成数据或私有数据集的痛点。 训练数据量减少一个数量级，仅需公开语料，同时保持与强开源模型竞争力的性能。