爱丁堡团队连发 10 篇论文：自博弈、多模态检索与 VLM 稳定性
PMinervini · x · 2026-10-27
爱丁堡大学 Pasquale Minervini 团队（Miniml.AI）发布博文，汇总其被 NeurIPS 2026、EMNLP 2026 与 LoG 录用的约 10 篇工作，作者将在 EMNLP 布达佩斯现场交流。
- NeurIPS 主会：SCOPE 提出让 Challenger 与 Solver 通过自博弈共同进化，在无标注文档上生成开放任务并用冻结模型当裁判，Qwen2.5-7B 在八个开放式基准上提升；另有 LOCS（按对答案 logits 的贡献给 retrieval heads 打分）、组合图像检索、AI psychophysics。
- EMNLP：多模态检索头（检索头能否"看到"图像）、图像损坏下 VLM 表示稳定性、转向向量组合的干扰感知加权（Findings）。
- 预印本：SPSD（重放校验的自博弈数据）、FACE-Eval（模型是否自述遵循了用户偏好）、VLM 频率过滤与 inverse VLM scaling（更大模型何时反而更差）等。
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