論文の概要: Multimodal Evaluator Preference Collapse: Cross-Modal Contagion in Self-Evolving Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.16682v2
• Date: Thu, 18 Jun 2026 13:02:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-19 13:55:51.614366
• Title: Multimodal Evaluator Preference Collapse: Cross-Modal Contagion in Self-Evolving Agents
• Title（参考訳）: マルチモーダル評価器の選好崩壊:自己進化剤のクロスモーダル感染
• Abstract要約: EPC(Evaluator Preference Collapse)はマルチモーダル環境で劇的に増幅されていることを示す。 次に、クロスモーダル感染と呼ばれる新しい現象を示す。 我々は、モデル間評価器アーキテクチャを優先ドリフトの主なリスク要因とみなす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When AI agents use language models to evaluate their own outputs in a feedback loop, systematic biases emerge. We show that Evaluator Preference Collapse (EPC) is dramatically amplified in multimodal settings. Using GPT-4o to evaluate DeepSeek-chat across text and visual tasks, we find that a single strategy (step_by_step) absorbs 48.4% of all weight -- 3.2x the collapse observed in text-only self-evaluation -- while three visual-domain strategies receive only 9.1% combined weight. We then demonstrate a novel phenomenon we term cross-modal contagion: evaluator preferences acquired on one modality transfer to and corrupt strategy selection on another. Through a four-phase isolation training paradigm, we measure contagion coefficients and document strategy inversion -- the optimal strategy for a modality reverses after cross-modal exposure. A Phase 3 statistical validation across five evaluator configurations (N=80 total independent repetitions, ~35,000 API calls) with both text-proxy and real-image visual tasks finds: cross-model evaluation produces strong contagion (JSD~0.19-0.34), real-image inputs yield the most directionally consistent signal (mean gamma_{T->V}=1.145, gamma_{V->T}=0.937, 70% T->V, Cohen's d=0.56), and self-evaluation provides near-complete immunity -- 97% of runs (N=30) yield zero contagion (JSD=0.003, d=0.07). Three methodological ablations and multi-executor validation confirm the effect is not a structural artifact. We introduce the contagion matrix indexed by evaluator identity, release the MM-EPC framework, and identify cross-model evaluator architecture as the primary risk factor for preference drift. Code and data: https://github.com/aidless/mm-epc.
• Abstract（参考訳）: AIエージェントが言語モデルを使用してフィードバックループで自身のアウトプットを評価すると、体系的なバイアスが発生する。 EPC(Evaluator Preference Collapse)はマルチモーダル環境で劇的に増幅されていることを示す。 GPT-4oを用いてテキストと視覚タスク間でDeepSeek-chatを評価すると、単一の戦略(step_by_step)が全重量の48.4%を吸収することがわかった。 次に、我々はクロスモーダル感染(cross-modal contagion: Evaluator preferences)と呼ばれる新しい現象を実証する。 四相分離訓練のパラダイムを通じて, 拡散係数と文書戦略の逆転を計測し, モダリティの最適戦略は, クロスモーダル露光後に逆転する。 テキストプロキシと実画像の両方の視覚タスクを備えた5つの評価器構成(N=80の完全独立繰り返し、~35,000のAPI呼び出し)の統計的検証: クロスモデル評価は強力な感染(JSD~0.19-0.34)を生成し、実画像入力は最も方向整合性のある信号(mean gamma_{T->V}=1.145, gamma_{V->T}=0.937, 70% T->V, Cohen's d=0.56)を出力する。 3つの方法論的解釈と多行検証により、その効果は構造的アーティファクトではないことが確認された。 本稿では,評価者識別によってインデックス付けされた感染行列を導入し,MM-EPCフレームワークを公開し,モデル間評価器アーキテクチャを優先ドリフトの主要なリスクファクターとして同定する。 コードとデータ:https://github.com/aidless/mm-epc.com

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