要進一步提高低偏差教師模型在大規模無標註數據集上的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強數據擴增技術：在訓練過程中，使用更為多樣化的數據擴增技術，如隨機裁剪、旋轉、顏色變換等，這樣可以增加模型對不同場景和物體變化的魯棒性，從而提高模型的泛化能力。
改進偽標籤生成策略：透過引入更精細的偽標籤生成策略，例如使用多階段的偽標籤生成過程，首先生成粗略的偽標籤，然後再進行精細化處理，這樣可以減少由於初始偽標籤不準確而導致的偏差。
利用多模態數據：如果可行，結合來自不同模態的數據（如圖像和文本）進行訓練，這樣可以利用不同數據源的互補信息，進一步提升模型的性能。
強化學習策略：引入強化學習的元素，讓模型在訓練過程中根據偽標籤的準確性進行自我調整，這樣可以動態優化模型的學習過程。
集成學習：通過集成多個教師模型的預測結果，利用不同模型的優勢來提高最終的偽標籤質量，這樣可以減少單一模型的偏差。