利用演化数据进行互相对抗式自训练的统一多模态模型

英文标题：Mutually Adversarial Self-Training with Evolving Data for Unified Multimodal Models

该论文研究统一多模态模型（UMM）的自训练方法，这类模型在共享骨干网络中结合图像生成与视觉理解能力。论文指出，生成与理解属于互为逆向的任务，近期研究通常让两个分支通过协作方式相互监督。本文标题表明，作者进一步探索了结合演化数据的互相对抗式自训练框架。由于所提供原文仅包含截断摘要和引文标题，尚未给出具体实验数据、模型配置或性能结论。

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