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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为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
人类手部结构和功能复杂，将其能力复刻到机器人身上是梦想，由此衍生出“灵巧手”方向。但多数“灵巧手”存在不足，世界机器人大会上一款“灵巧手”表现出色。灵巧智能选择柔性传动，其产品DexHand021 Pro优势明显，未来将提升感知和智能水平。