音畫編輯模型最難兼顧「改得夠準」與「其他內容不走樣」。AVE-Compass 是一套針對自由格式音訊影片編輯的診斷基準及評估工具，檢查模型有沒有完成指定修改，同時保留非目標畫面和聲音，亦會捕捉音畫不同步與感知瑕疵。

測試範圍包括145段來源影片、196條經人工核實的音畫指令、2,688項細緻 checklist，以及28種編輯操作，涵蓋聯合音畫、語音、純影片和純音訊修改。它以 Multimodal Large Language Model (MLLM)-as-Judge 配合跨模態、影片及音訊自動指標，分開計算 Instruction Following、Fidelity Preserving、Editing Intent 和 Realism。

使用者可從 AVE-Compass-v2 資料集取得樣本，再按設定檔和輸入模板交予評估 pipeline，輸入來源影片、指令、checklist 及模型產生的編輯結果。樣本以共享的識別值配對，來源影片則由 instruction JSON 解決；未啟用或缺失的客觀指標會維持未設定，不會被當成虛構的零分。

重點可整理為：
– Editing Intent 同時要求完成修改及保留非目標內容，避免模型不作修改卻取得偏高保存分數。
– 音訊執行和音畫時間同步是常見失分位置。
– AVE-Agent 加入 planning 和 self-reflection，對複雜指令的 Editing Intent、Instruction Following 及音訊處理有較明顯改善。
– 基準適合研究團隊比較模型，也適合影片生成產品建立回歸測試。

它的價值不在於只給一個總分，而是把「改錯了甚麼」拆開呈現；代價是需要模型輸出影片、完整評估資源及相應 MLLM，部署門檻高於單純像素或音質比較。對正在開發跨模態編輯模型的團隊，AVE-Compass 更像一套找出失敗原因的驗收框架，而不只是排行榜。

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OpenRSI(Recursive Self-Improvement) 唔係單獨放出一個模型，而係把「AI improving AI」拆成可以執行、量度同重現的整套機械學習工程流程。它屬於開源研究框架加模型組合，核心想處理的是：點樣令 AI 不只寫程式，而係能夠持續改良建立 AI 的方法本身。

OpenRSI 由 OpenMLE 同 Frontis-MA1 連動組成。OpenMLE 負責提供可驗證任務環境、執行回饋、RL 與 evolutionary search；Frontis-MA1 則是一個 post-trained AI4AI model，圍繞 Draft、Improve、Debug、Crossover 四種程式演化操作運作，將訓練到的能力接到長步驟搜尋流程之中。呢種做法的取捨很明顯：它追求可重跑與可評測，所以系統較完整，也比只放模型權重的項目更講究環境與任務設計。

項目較適合研究 Agentic workflow、Machine Learning Engineering、自動化實驗搜尋，或者想分析 execution-grounded learning 點樣落地的團隊。資料已列出 Hugging Face 模型、GGUF 衍生版本、Tasks 同 SFT traces，亦有專屬 project page；但目前公開資訊著重系統構成與結果展示，README 摘錄未完整交代詳細安裝步驟，部署前仍要配合原始倉庫與外部連結自行核對。

• OpenMLE 提供 gym、RL、Evo 等完整堆疊，不只是一組 benchmark
• Frontis-MA1 把 operator learning 同 long-horizon search 接埋，重點在可執行研究循環
• 公開內容包括模型、任務資料集、SFT traces，同時照顧訓練與評測重現
• 提供 GGUF 格式在本地執行推理 的衍生版本，方便不同部署路線

效能方面，項目頁面列出 Frontis-MA1 在 MLE-Bench Lite 由 39.39 提升到 71.21，設定為每個 task 12 小時、單張 RTX 4090 並限制 12 GB VRAM，成績高於 GPT-5.5 + Codex。呢個結果反映它強項在於把執行回饋、後訓練同演化搜尋接成一個閉環；不過現階段它仍主要面向 Machine Learning Engineering，較像一個為 RSI 研究而建的開放實驗平台，而唔係通用型開發工具。

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