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id: question-gen-v2-grounded-contrastive
title: question-gen v2 — AR grounded-contrastive 重构（双模式生成 + 独立 VLM grounding + 生成端对抗）
type: design
created: 2026-07-15
status: draft
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# question-gen v2：AR grounded-contrastive 重构

## 1. 目标与范围

Phase A（grounded selector）落地后，双独立评审（Claude 三 agent + Codex）判定新题"未真正过关"：negative-space 减少但 grounding 不可审计（selector 用生成器自己的 VLM 自评=循环自证）、8/12 仍可被结构性 shortcut 秒杀（逐槽多数投票 / 最模糊-子串项 / 字幕泄答案）、4/12 双正解歧义。根因诊断见 [2026-07-15-question-gen-v2-diagnosis-and-strategy.md]（四层病灶 + 六篇文献回挖）。

v2 从**四层**对症重构，用户锁定三个治本方向：

| 决策 | 选定 |
|------|------|
| 题型 | **双模式对称对比（决策 C）**：可翻转子模式→镜像对+双向 AND；不可翻转→4 选对比集+重去偏 |
| grounding | **独立 VLM（MiniMax-M3）打分**（CLIP 跨模态 embedding 无法服务，退回独立 judge，仍断循环自证） |
| 对抗位置 | **轻量代理内联 + 完整 agent 后置第二道网** |

**范围铁律**：v2 只重构 **Action Recognition** 路径；11 个非 AR 题型走现有 `generate-v2` **零改动**（路径隔离）。代价：题库出现"AR 新格式 + 非 AR 旧格式"混格，评测/训练侧须兼容两种。

### 路径归属

| 改动 | 位置 | 生效范围 |
|------|------|---------|
| 双模式生成 | 新建 `app/question_gen/contrastive_gen.py` | 仅 AR（strategy 声明开关分流） |
| 独立 VLM grounding | 改 `distractor_selector.py` `_score_options` + 装配加第二 VLM | 仅 AR selector 调用点 |
| 内联对抗探针 | 新建 `app/question_gen/adversarial_probes.py` | 仅 AR |
| 门收紧 + NLI + 歧义门 | `gate_multi_true.md` 收紧 + 新 gate | multi_true 公共（收紧，用户批准）；NLI/歧义门仅 AR |
| pair 契约 | `core/types.py` `GeneratedQuestion` + harness/loader | 公共类型（新字段默认值兼容非 AR） |
| 后置双向评分 | 改造 `adversarial_filter.py` | filter 层，`filter_task_types` 默认 AR |

## 2. Prior-Version Audit（v2 替换/改造的既有行为）

| 既有行为 | v2 处置 |
|---------|---------|
| `distractor_selector` VLM 自评选负项 | **改造**：打分器换独立 MiniMax-M3；区间选择/退火/hard-fail 落库**保留** |
| `adversarial_filter` 翻转门（事后生成镜像 Q） | **改造**：镜像在生成期已产出，翻转门→对 pair 做双向 AND 评分（不再事后生成） |
| `adversarial_filter` 作弊门（后置试答） | **保留**，定位为后置第二道网 |
| `adversarial_filter` 补生成迭代 / 两份 JSON | **保留** |
| `gate_multi_true` 松绑 rubric | **反向收紧**（precision over recall，撤销 Phase A 松绑） |
| on_accept 逐题追加 / progress 断点 / verdicts 表续跑 / 原子写 | **保留**，pair 需原子成对落盘（见 §7） |
| 4 选项 + 字母答案契约 | **扩展**：加 pair 语义；单题仍 4 选，pair 双向 AND 评分 |
| 11 非 AR generate-v2 全流程 | **零改动** |

未发现隐式删除。唯一有意行为变更：AR 出题机制整体重构；multi_true 全局收紧（有意，用户批准）。

## 3. 架构与数据流

```mermaid
flowchart TD
  S[采样素材 + 选 sub_pattern] --> F{sub_pattern 可翻转?}
  F -->|temporal/cross_segment| PAIR[生成镜像对 P+Q<br/>同视频翻转轴, 选项 bag-of-words 匹配]
  F -->|semantic/fine_grained/evidence_gap/premature| SET[生成 4 选对比集<br/>单维反事实, 等信息量]
  PAIR --> GRD[独立 VLM MiniMax-M3<br/>对真实帧打视觉可信度分 → 区间选负项]
  SET --> GRD
  GRD --> PROXY[内联轻量对抗探针<br/>text-only 盲答 + MiniMax 快解]
  PROXY -->|被秒杀| RE[回灌失败模式重生]
  RE --> GRD
  PROXY -->|存活| GATE[门: key_verify + multi_true收紧<br/>+ NLI禁蕴含 + leak + MiniMax歧义门]
  GATE -->|失败| RE
  GATE -->|通过| ACC[on_accept 落盘<br/>pair 原子成对写]
  ACC -.批次后置.-> NET2[完整 agent 作弊门第二道网<br/>pair 双向 AND 评对 + 补生成迭代]
  NET2 --> FINAL[accepted_questions_final.json]
```

## 4. 组件设计

### 4.1 双模式生成（`contrastive_gen.py`，仅 AR）

`SubPattern` 已有 `supports_flip`/`flip_axis`（Phase B Task 1）。生成分流：

**A. 可翻转（temporal→before/after, cross_segment→first/last）— 镜像对**
- VLM 生成题 P（正解 + 干扰项）后，**同素材翻转 flip_axis** 生成镜像 Q（正解天然相反）；
- 选项尽量 **bag-of-words 匹配**（Vinoground：正负选项同词不同序 → 长度/具体度线索结构上消失）；
- 产出 (P, Q) 共享 `pair_id`，评分双向 AND。

**B. 不可翻转（其余 4 个）— 4 选对比集**
- VLM 生成正解 + 3 个**单维反事实**（各改一维、互不重叠 → 防逐槽多数投票）；
- 硬约束（写进 prompt + 后置校验）：**等信息量/等长**、**禁蕴含**（正解非任一干扰项子串、反之亦然）、**动词/事件结构**上反事实（非名词替换，VITATECS 警示名词替换易解）。

### 4.2 独立 VLM grounding（改 `distractor_selector.py`）

- **装配拆分**：`InfraSettings` 新增读 `M3_VL_LLM_*`；adapter 产出**第二个 `GovernedVLMClient`**（scorer_vlm=MiniMax-M3）。生成用主 VLM（qwen），打分用 scorer_vlm。
- `build_grounded_options` 增 `scorer_vlm` 形参；`_score_options` 用 scorer_vlm。区间选择 `[s_correct-δ_high, s_correct-δ_low]` / 退火 / hard-fail 落库**逻辑不变**。
- **早期风险校验**：MiniMax-M3 打分粒度未知（Phase A 观测到 qwen 自评是 1.0/0.1 粗档）。实现第一步抽验 scorer 打分是否够细；过粗则记录为已知局限并考虑候选池扩容补偿。

### 4.3 内联轻量对抗探针（`adversarial_probes.py`，仅 AR）

生成候选通过 grounding 后、进正式门前，跑两个**便宜**探针（都不跑完整树搜索 agent）：
- **text-only 盲答探针**：去掉视频/帧，只把 question+options 喂一个 LLM 盲选；答对（对 pair 是双向都对）→ 判"不看视频可解"→ 拒，回灌"该题能被纯文本解，请增强对视觉的依赖"重生。
- **MiniMax 快解探针**：MiniMax-M3 在**不深搜**（只给采样帧+题）设定下试答；秒解 → 拒，回灌失败模式。

探针结果记 run_store 观测（供调参）。

### 4.4 门控收紧 + 独立歧义门

| 门 | v2 处置 |
|----|--------|
| key_verify | 保留 |
| multi_true | **收紧**：撤销 Phase A 松绑，回到"≥2 选项在题干限定下都完全为真→fail"，且取向 precision over recall（宁杀错） |
| NLI 禁蕴含门（新，仅 AR） | 用 NLI 模型（如 Sentence-BERT / 现有文本 embed 近似）判正解与各干扰项**互不蕴含**；存在蕴含→fail（杀子串/最模糊项） |
| MiniMax 歧义门（新，仅 AR） | MiniMax-M3 独立判：是否有干扰项其实**也正确/语义等价于正解**；有→fail（独立于生成器的"错误性/wrongness"核验） |
| leak_test | 保留 |

### 4.5 完整 agent 后置第二道网（改造 `adversarial_filter.py`）

- **作弊者门**：定位为后置第二道网（非唯一裁判）。完整树搜索 agent 试答；对 pair 做**双向 AND**（P、Q 都答对=太简单→剔）。
- **翻转门**：镜像已在生成期产出，**不再事后生成**；直接对 (P,Q) 做双向评对（reuse judge_flip：答案随问题翻转=有效，否则剔）。
- 补生成迭代 / 难度报告 / 两份 JSON / verdicts 续跑：**保留**。

## 5. 契约改动（评测/训练适配）

- `core/types.py::GeneratedQuestion` 新增：`pair_id: str | None`、`question_role: str`（"single"|"pair_original"|"pair_mirror"，默认 "single"）、`flip_axis: str | None`。默认值保证 11 非 AR + 现有构造点不变。
- **harness/eval 评分**：`question_role=="single"` 照常 MCQ；pair（同 `pair_id` 的 original+mirror）按**双向 AND**——两题都判对，pair 才计 1 分，否则 0。correctness 信号按 **pair 粒度**喂诊断/进化。
- **loader/batching**：pair 作为**一个不可拆单元**进 batch（original 与 mirror 同批，避免跨批割裂）。
- **AgentLoop 本身不改**：仍一次答一道 MCQ；pair 语义只在评分/聚合层。
- **loader 读回**：`load_benchmark` 补 `pair_id`/`question_role`/`flip_axis`（`.get` 向后兼容旧 JSON）。

## 6. 错误处理

- grounding hard-fail（凑不齐 grounded 干扰项）→ 重出（reuse 现有机制）；
- 镜像生成失败（造不出合法翻转对）→ 该 slot 退回 4 选对比集模式或重出（不产半个 pair）；
- scorer VLM / 探针 VLM 异常 → slot 级隔离（对齐 Phase A C3 修复：宽异常→重出，不崩整批）；
- NLI/歧义门模型不可用 → 明确报错（不静默跳过，防漏过歧义题）。

## 7. 非功能性需求

| 维度 | 设计 |
|------|------|
| **持久化** | on_accept 逐题追加；**pair 原子成对写**——P、Q 同时落盘或都不落（tmp 缓冲一对再 os.replace），崩溃不留半个 pair。selector/探针观测随题落 run_store |
| **幂等性** | 同 seed→同 slot；镜像由 flip_axis 确定性构造；VLM 非确定性为既有属性，不新增 |
| **断点续跑** | progress（slot→status）；pair 以"整对完成"为 accepted 单位；后置 verdicts 表按 (question_id/hash/stage) 续跑 |
| **原子性** | 逐 slot / 逐 pair 落盘；final JSON 全量 tmp+os.replace；pair 半写检测（读回时校验成对完整，缺半剔除并重生） |

## 8. 测试策略

- 单元：双模式分流（flippable→pair、非 flippable→4 选）；bag-of-words 匹配校验；NLI 禁蕴含判定；text-only 探针与快解探针（mock VLM）；pair 原子写/半写检测；双向 AND 评分。
- 集成：AR 端到端（mock 主 VLM + mock scorer VLM + mock 探针）→ 验证 pair 成对落盘、非 flippable 走 4 选、门收紧生效；后置双向评对。
- 回归：11 非 AR 题型 generate-v2 行为**字节级不变**（现有测试全绿）；harness/loader 对混格题库（AR pair + 非 AR single）评分正确。
- Agent 类测试产出 MD（§4.6 规范）。

## 9. 分期实现（一个设计，writing-plans 分阶段）

1. **契约 + 双模式生成骨架**（GeneratedQuestion 新字段 + contrastive_gen 分流 + pair 落盘）；
2. **独立 VLM grounding**（装配第二 VLM + selector 换 scorer + 粒度校验）；
3. **内联对抗 + 门收紧 + NLI/歧义门**；
4. **后置双向评分 + 补生成**（改造 adversarial_filter）；
5. **harness/eval/loader/batching 混格适配**。

## 10. 风险与回退

| 风险 | 回退 |
|------|------|
| MiniMax-M3 打分过粗/不准 | 扩候选池补偿；或记录为已知局限，后置 agent 门兜底 |
| 网关无 NLI 模型 | 用现有文本 embed 近似蕴含判定；或 LLM few-shot 判蕴含 |
| 混格题库拖累训练 | 分期 5 先验证评分正确性；必要时 AR pair 与非 AR 分池训练 |
| 双模式产量低（4 选非 flippable 侧 hard-fail 高） | 早停 + 补生成迭代兜底（reuse Phase B） |

## 11. 核心算法保真

v2 局限于 question_gen 层，不迁移 `research-wiki/ARCHITECTURE.md §6` 的 12 项核心算法。作弊门复用既有 `run_inference`（AgentLoop 完整树搜索）未改内部。保真校验不适用。
