生成モデルと識別モデルの知識を統合する際の最適な方法については、さらなる研究が必要です。現在のアプローチでは、生成表現の蒸留と識別表現の蒸留を段階的に行っていますが、これをより効率的に行うための新しい手法やアルゴリズムの開発が求められます。例えば、両者の知識を同時に蒸留するマルチタスク学習のアプローチや、異なるモデル間での相互作用を強化するための新しい損失関数の設計が考えられます。また、生成モデルの進化に伴い、より高品質な生成表現を得るための新しい技術や手法の導入も重要です。これにより、生成と識別の知識統合がより効果的に行えるようになるでしょう。