扩充优质语料：采用大规模、高质量且语法严谨的语料库用于训练，涵盖专业学术文献、经典文学著作、权威新闻报道等。丰富多样的正确语法范例，可使 AI 深入学习各类语法结构及表达方式。

开展多语言对比训练：对于支持多语言的 AI 模型，借助不同语言间的语法共性与差异开展对比训练。通过剖析多种语言语法规则，AI 能更透彻地理解语法本质及普遍规律，进而提升在单一语言上处理语法问题的能力。

实施对抗训练：构建对抗训练机制，使生成器与判别器相互博弈。生成器力求产出语法正确的文本，判别器负责判断文本语法正误，在这一过程中，推动生成器持续优化，生成语法质量更优的文本。

引入强化学习：设定基于语法质量的奖惩机制，AI 生成语法正确的文本给予奖励，反之则予以惩罚。借助强化学习，AI 逐渐掌握生成高质量语法文本以获取更多奖励的方法。

运用迁移学习：先在大规模通用语料上进行预训练，让 AI 学习基础语言知识与语法规则，再针对特定任务或领域的语料进行微调。如此，可利用预训练模型学到的通用语法知识，快速适配特定任务的语法要求，提升语法质量。

推进分层训练：依据难易程度或层次结构划分语法知识，先引导 AI 学习基础语法规则，如词法、简单句子结构等，随后逐步引入复杂语法知识，如从句、嵌套结构等。这种分层训练模式有助于 AI 逐步构建完整语法体系，增强处理复杂语法结构的能力。

优化训练轮数与批次：适度增加训练轮数和批次，让 AI 有更多机会深入学习语料中的语法信息。随着训练的持续深入，AI 能够更精准地把握语法规律，减少语法错误。不过，要通过监控验证集性能，谨防过拟合现象，确定恰当的训练终止时机。

执行数据增强：对训练数据进行多样化处理，如随机替换、插入或删除单词，以及对句子进行重组等，以此提升数据多样性。这能使 AI 接触到更多语法表达方式，增强对语法变化的适应与泛化能力。

尝试模型融合：将多种不同模型或模型结构进行结合，比如将循环神经网络（RNN）与卷积神经网络（CNN）融合，或者整合多个预训练模型的知识。不同模型在处理语法问题上各有长处，模型融合能够综合优势，提升语法质量。

采用注意力机制：在模型中融入注意力机制，使 AI 能重点关注文本中的关键语法信息，例如句子的主谓宾结构、修饰关系等。注意力机制助力 AI 更好地理解句子语义和语法结构，生成更契合语法规范的文本 。