多模态声明验证对 LLM 改写有多鲁棒？
How Robust Is Multimodal Claim Verification to LLM Rewriting?
AI 导读
研究测试了多模态声明验证任务对 LLM 改写的鲁棒性，采用自然改写和受控注入两种策略，评估了覆盖五个 VLM 家族、2B 至 38B 参数的 11 个开放权重模型。结果显示多数模型准确率无显著下降，验证任务比评审分数操纵稳定得多，但概率偏移持续存在：对冲类条件在几乎所有模型上引发显著偏移，增强类条件影响较弱，语法纠正等通用润色条件影响甚微。