DCIM-AVSR模型的架構設計和訓練策略確實可以啟發其他高效跨模態學習模型的設計，具體體現在以下幾個方面：
模態優先級設計：DCIM-AVSR模型將音頻模態設置為主要模態，視覺模態作為輔助模態的設計理念，可以應用於其他任務中，幫助模型更有效地利用主要模態的信息。
模塊化設計：DCIM模塊的模塊化設計使得特徵融合過程更加靈活，這一思路可以被應用於其他跨模態任務中，促進不同模態之間的高效交互。
預訓練策略：DCIM-AVSR模型的預訓練策略強調了特徵提取的初始化，這一策略可以幫助其他模型在訓練初期獲得更好的性能，特別是在數據稀缺的情況下。
訓練效率：通過引入高效的訓練策略，DCIM-AVSR模型顯著降低了訓練成本，這一點對於資源有限的研究團隊尤為重要，並且可以推廣到其他跨模態學習模型的開發中。
跨模態互動：DCIM模塊強調了跨模態信息的有效交換，這一理念可以促進其他領域的研究，特別是在需要多種感知信息的應用中，如自動駕駛和智能監控系統。