UniEvo-VL：多模態模型自蒸餾自我進化訓練配方
arXiv 上提交的 UniEvo-VL 提出一種 on-policy 自蒸餾訓練方法：讓同一個多模態模型分別以學生和教師身份出現，學生只看原始問題，教師額外看到自我批評作為特權資訊，訓練目標是縮小兩者在取樣軌跡上去噪擴散分佈的差異，無需依賴更大的外部教師模型。基於開源 Qwen-image-2512，GenEval 從 0.747 升至 0.808，GenEval2 Soft-TIFA 從 32.97 升至 35.53。
給出用模型自身批評做 on-policy 自蒸餾的具體訓練配方與量化提升，GenEval 0.747→0.808，對關注多模態自進化與開源 Qwen-image 訓練的人有直接參考價值。
原標題：UniEvo-VL: Self-Distillation Training for Multimodal Model Self-Improvement
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