為了進一步提升VITA的性能並縮小與商業閉源模型的差距，可以考慮以下幾個策略。首先，增強模型的基礎能力是關鍵，這可以通過擴展訓練數據集來實現，特別是針對多模態數據的質量和多樣性進行優化。引入更多高質量的多語言和多模態數據，特別是針對特定領域的數據，將有助於提升模型的理解和生成能力。
其次，進行更深入的模型架構研究，探索更高效的網絡結構和訓練方法，例如使用更先進的自注意力機制或混合專家模型，以提高模型的計算效率和推理速度。此外，針對特定任務的微調和增強學習也可以進一步提升模型在特定應用場景中的表現。
最後，持續的社群合作和開源貢獻將有助於加速VITA的發展，通過與其他研究機構和開發者的合作，分享最佳實踐和技術創新，從而推動VITA在多模態理解和交互能力上的進一步提升。