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关键词: AI,模型训练,One-shot EM,人工智能

无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM通过优化模型的预测分布，增强其对正确答案的置信度，为大模型后训练提供了一种更高效简洁的新思路。