Active Data Curation Effectively Distills Large-Scale Multimodal Models

论文结构清晰，从问题提出、相关工作回顾、理论建模到方法设计、实验验证和结果分析，逻辑链条完整且连贯。提出的ACID作为隐式蒸馏的理论解释自然地引出后续方法的构建。

强项: 方法（ACID、ACED）描述清晰，易于理解其核心思想。, 进行了广泛的消融研究，探究了参考模型规模、过滤比率、不同蒸馏目标等因素的影响。, 提出了StableEval评估协议，并对评估基准的可靠性进行了系统分析，提高了结果的可信度。, 实验涵盖多种学生模型尺寸、计算预算和训练数据集配置，验证了方法的有效性和可扩展性。
弱项: 部分基线使用了专有模型或数据，其详细方法可能不完全公开，影响完全复现基线部分。, 理论分析主要集中在ACID作为隐式蒸馏的等价性证明，对于ACED结合显式蒸馏后的理论优势探讨较少。

论文提供了大量的定量实验结果（图和表）来支持其主要论点，包括ACID优于KD、ACED的优越性、方法的扩展性以及在各种下游任务上的SoTA表现。实验数据量大且覆盖范围广。

本文提出了“主动数据精选即隐式蒸馏”这一新颖视角，并在此基础上构建了ACID和ACED方法，这在多模态模型蒸馏领域是原创性的贡献。StableEval评估协议的系统构建也具有一定创新性。

通过提供更有效且计算高效的大型VLMs蒸馏方法，本文为在资源受限设备（如边缘设备）上部署强大的多模态能力提供了重要途径，具有较高的实际应用价值和潜在影响力。提出的方法和评估协议也可能对后续研究产生影响。

强项: 使用了精确、正式的学术术语。, 方法描述清晰，理论推导步骤列于附录。, 图表和表格清晰，易于理解主要结果和趋势。
改进点: 部分句子结构略显复杂，特别是引用多个参考文献时。, 主要方法的理论解释和实验结果分散在正文和附录中，需要读者在不同部分之间跳转。