在多模态大模型（MLLM）快速发展的浪潮中，融合多模型 “集体智慧” 已成为提升模型性能的关键路径，并催生了多教师知识蒸馏这一主流范式。然而，不同来源的教师模型在架构与优化上的差异，其在相似推理过程中呈现出不稳定甚至偏移的认知轨迹，即 “概念漂移”（Concept Drift）。这种多源推理分布的动态演变会将偏差与错误认知隐性传递给目标模型，进而引发逻辑冲突与生成幻觉等潜在风险。
悉尼科技大学（UTS）研究团队提出了一种全新的自主偏好优化框架 —— APO （Autonomous Preference Optimization）。该框架突破了传统蒸馏对单一强教师模型的依赖，通过多流教师模型的协同机制，巧妙地将模型间的 “漂移” 转化为动态负约束，并将 “共识” 视为正向偏好引导，系统性地解决了多模态大模型在多师蒸馏中的概念对齐难题。该工作已被 ICML 2026 正式接收。
论文标题： Turning Drift into Constraint: Robust Reasoning Alignment in Non-Stationary Multi-Stream Environments
作者信息：Xiaoyu Yang, En Yu, Wei Duan, Jie Lu
作者单位：悉尼科技大学（UTS）澳大利亚人工智能研究院（AAII）
论文链接：https://arxiv.org/abs/2510.04142
项目主页：https://xiaoyuyoung.github.io/APO/
仓库链接：https://github.com/XiaoyuYoung/APO
数据集链接：https://huggingface.co/datasets/MiaoMiaoYang/CXR-MAX
01 引言
目前的蒸馏策略大多假设教师模型提供的是单一稳定、一致的监督信号。然而，研究团队通过对 7 个主流 MLLM 在医疗诊断任务中的表现分析发现，这些模型在推理过程中展现出显著的非平稳性，其推理分布会随步骤深入而产生剧烈波动。具体而言，虽然 Qwen-VL-Max 等模型倾向于高精度且简洁的推理，而 GPT-5 则偏好高召回率的详尽阐述，这种互补性的发散意味着真实的推理流形潜藏在多流共识之中，而非单一强教师监督；然而，若学生模型只是简单地模仿这些漂移的教师流，并不能自动综合其优点，反而会因内化了各个模型的偏见而导致幻觉与语义不一致，这证明了在非平稳环境下，单纯的模仿已无法实现稳健的概念对齐。
为此，作者正式定义了非平稳多流概念对齐问题，并提出 APO 框架。这是一种将多流教师偏见内化为动态负约束、并将共识视为正向偏好引导，共同驱动学生模型收紧特征空间，实现稳健推理。
图 1：APO 整体框架。该框架通过两阶段协议将教师模型间的漂移冲突转化为动态负约束，并结合共识合成与偏好优化，在分布演变中精炼出稳健的推理共识流形。
02 方法
研究团队面向多教师蒸馏问题，首先将概念漂移理论扩展到多源 MLLM 非平稳多流概念对齐上，将多源 MLLM 蒸馏定义为非平稳条件下的约束满足问题；其次，作者设计了两阶段协议，自主提取多源 MLLM 的共识作为正向引导，并将教师模型间相互冲突的漂移轨迹重构为动态负约束，通过多负样本偏好优化驱动，实现稳健的概念对齐。
多流推理漂移
为了系统化地处理多流教师模型对齐难题，研究团队首先对大模型的推理过程进行了形式化建模。在单流推理设定下，单个源模型的自回归推理轨迹被定义为一个顺序流
。其中，每一个推理状态
可以表示为：
，其中
代表推理步骤 j 之前已经生成的部分标记序列，z_j 代表当前状态下的潜预测分布。
在此基础上，研究团队将框架扩展至多源设定：对于包含 N 个独立推理流的环境中，此时推理步骤 j 时的集体状态被定义为
，其中
代表第 u 个源模型在此时的独立状态。若集体状态的联合分布随推理步骤呈现非平稳演化，即对于任意两个不同的推理步骤 j 与 j+Δ，联合概率分布满足：
则认为发生了多流推理漂移。
通过假设各源模型独立生成轨迹，步骤 j 时的联合分布
可以被进一步因子化为：
其中 v 和 l 分别表示多模态大模型输入的图像和提示词。而
表示了多教师模型在历史推理路径上逐渐产生的累积历史偏离，而
则反映了当前步骤下各模型预测逻辑的瞬时推理漂移。
监督引导的共识合成
在多流推理漂移框架下，研究团队首先让 MLLM 进行监督引导的共识合成。在这个阶段，学生模型广泛吸收所有教师模型的异构知识。通过将自身投射到多源模型能力的并集空间中，学生模型建立起了一个包容集体智慧的基础能力基座。
在此基础上，研究团队进一步利用大模型的推理能力，设计了上下文共识提取机制，将各个教师模型生成的、混合着有效信号与漂移错误的原始推理轨迹进行汇总，作为目标模型的参考上下文。此时，学生模型作为判别器，自主过滤掉那些缺乏跨模型支持的矛盾信息，并放大模型间的逻辑交集，最终提炼出一条高度逻辑自洽的共识轨迹。
约束感知的偏好优化
在提炼出逻辑自洽的共识轨迹后，APO 设计了约束感知优化进行概念对齐。这一阶段的核心逻辑在于，目标模型不仅需要学习 “生成什么”（即共识轨迹），更需要明确 “避开什么”（即教师模型中固有的推理漂移）。通过最大化共识与漂移之间的边际，模型得以针对幻觉和偏差进一步压缩其决策边界。
在这一阶段，提取出的共识轨迹
被作为正向引导信号，而教师模型最初生成的那些相互冲突、充满偏见的推理轨迹
则被重构为动态负约束。为了同时压制多个来源的负面干扰，APO 将 DPO (Direct Preference Optimization) 进行扩展，将共识轨迹与一整套漂移输出进行偏好优化。
这种优化目标强制模型满足两个动态条件：一方面，相对于参考模型提升共识轨迹的生成概率；另一方面，显式压制推理空间中的漂移模式。这一过程有效地将教师模型间的冲突从干扰噪声转化为强力的监督信号，在无需外部推理轨迹标注的情况下，自主勾勒出大模型鲁棒的推理流形。
03 数据集构建
为了评估真实环境中非平稳环境的推理对齐效果，研究团队选择了高风险、高动态的医疗领域，胸片诊断任务。研究团队推出了 CXR-MAX (Multi-source Alignment for X-rays) ，这是一个专为促进高风险领域多教师蒸馏研究而设计的大规模基准。CXR-MAX 扩展了著名的 MIMIC-CXR 数据集，汇集了来自 7 个不同主流 MLLM 的推理轨迹，其中包括：GPT-5, Gemini-2.5, Sonnet-4, Grok-4, Qwen-VL-MAX, GLM-4.5V 以及 Moonshot。该数据集提供了 170,982 个推理实例，涵盖了 14 种胸部疾病，为临床胸片任务的多教师蒸馏研究建立了大规模的实验基座。
04 实验验证
表 1: 各个教师模型和学生模型在胸片疾病诊断任务上的的分类准确率（%）。红色代表最优，蓝色代表次优。
为了验证 APO 的有效性，研究团队构建了胸部疾病分类、诊断报告生成、思维链一致性以及泛化性实验。表 1 的结果表明，APO 训练出的 7B 模型在所有疾病诊断任务中实现了 0.78 的最高平均准确率，一举超越了包括 GPT-5 在内的所有教师模型。这一结果有力证明了，APO 赋予了紧凑型模型合成共识流形的能力，使其能够有效整合多位教师的差异化优势，真正实现站在巨人的肩膀上。
特别是在实变（Con.）和水肿（Ede.）疾病预测中，教师模型间有极大的分歧，各模型间准确率落差甚至超过 70%，教师模型表现波动巨大。而在实变（Con.）、肺炎（Pna.）和水肿（Ede.）疾病预测上，7 个教师模型中达到 60% 以上准确率的教师模型仅有 5 个。相比之下，APO 训练的学生模型在几乎所有类别中都稳居前二，展现出极强的稳定性。APO 通过将这些剧烈发散的推理轨迹转化为负约束，成功阻止了偏见和错误知识的渗透，确保了推理过程的严谨与可靠。
05 结语
APO 的提出标志着多教师蒸馏学习从 “静态学习” 向 “动态约束” 迈出了关键一步。 该框架将教师模型间漂移形式化为动态负约束，将概念对齐内化为约束满足问题，促进多模态大模型推理对齐的进一步发展，为高风险、高动态的复杂领域的模型自主演化提供了一种全新的解决方案。
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