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最新研究表明，无监督熵最小化（Entropy Minimization, EM）方法可显著提升大型模型在推理任务中的性能。该方法仅需一条未标注数据与约十步优化，即可增强模型对正确答案的置信度，效果甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。作为一种高效简洁的后训练策略，EM为大型模型优化提供了新思路。

多模态大型扩散语言模型（MMaDA）凭借其创新的统一扩散架构与先进的后训练策略，在学术界和工业界备受瞩目。该模型不仅在文本推理和多模态理解方面表现出色，还能够高效完成文本到图像生成任务。此外，MMaDA为多模态智能基础模型的发展提供了全新思路，推动了相关技术的革新与进步。