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模型审计
分布 数据集与评测1视觉语言模型1
01 02
FailureAtlas：通过主动探索绘制T2I模型的失败景观
FailureAtlas: Mapping the Failure Landscape of T2I Models via Active Exploration
提出主动探索范式替代静态基准评测，通过结构化搜索输入空间发现T2I模型的系统性失败模式，并首次大规模关联训练数据稀缺性，为生成模型鲁棒性评估提供可复用引擎。
关键差异：通过审计模型发现并修补能力缺口
Differences That Matter: Auditing Models for Capability Gap Discovery and Rectification
用强化学习训练一个 MLLM 审计器，主动生成反事实图像与困难问题来最大化目标模型间的分歧，从而无标注地定位视觉语言模型的失效模式，并把这些样本直接当作微调数据来修补能力缺口——这是一种可复用的模型诊断与数据自举流程。