Mensaje de IA de ME: el investigador de IA Mark K presentó el paper UniEvo-VL. Este sistema multimodal generará imágenes, analizará errores y convertirá los comentarios en instrucciones de corrección; luego, mediante el entrenamiento del modelo estudiante con un modelo docente, las mejoras quedarán consolidadas en los parámetros del modelo. Los resultados muestran que, tras usar Qwen-Image-2512 y obtener la retroalimentación de Qwen-VL, la puntuación de GenEval subió de 74.7% a 80.8%. Después de verificar el contenido de la corrección, alcanzó 81.8%; con la ayuda de un modelo externo de evaluación más potente, llegó hasta 88.2%. Sin embargo, los resultados en la tarea de renderizado de texto fueron inconsistentes. (Fuente: ME)