面向视觉-语言-动作与世界动作模型的水印

一篇论文提出首个面向 VLA 模型动作空间的水印框架，让模型所有者无需检查权重即可验证部署系统是否使用了自己的模型。与在输出 token 分布中嵌入信号的文本模型水印不同，该方案在连续动作空间中嵌入信号，通过轻微偏置动作预测实现，在任务表现上不可察觉但可通过统计检验验证。论文称水印能经受微调和蒸馏，比权重级指纹更稳健，并扩展到预测未来状态而非动作的世界模型，覆盖完整的想象后行动流程。Failure-First 认为，水印处于知识产权与安全的交叉点，可用于识别未授权部署，并验证被评估的模型与部署的模型是否一致。