研究者发布视频世界模型物理一致性基准 World Models' Last Exam in Physics
提出 World Models' Last Exam 评测视频物理一致性
- arXiv
- 2610.08791
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Seedance-2.5、MiniMax-H3、Cosmos3-Super 等 8 个
- 组件图像生成
提出 World Models' Last Exam 评测视频物理一致性
提出校准重合成方法,以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架,在对抗扰动下维持错误率界限,并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
提出检测、结构化与 GSPO 流程,降低共识生成的提示注入错位
这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文,分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。
提出 ASA 与 AttestMCP,度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
提出 TAILOR,按请求组合图像水印以满足抗攻击与画质延迟规格
提出 NDDL,用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御:防御者只有白盒模型访问和良性提示词,没有后门先验,需要区分后门提示词并找出触发 token。
诊断护栏相对基座在对抗提示上的置信失校
诊断性分析:五个提示词分类 guard 的置信度,在清洁输入上可以较校准,在越狱包装后则变成高置信度的错误判定。
提出带密钥的 SNW,抵御事后图像水印的身份伪造
Gesny 与 Giboulot 针对生成内容追溯所依赖的多比特事后图像水印,批评端到端 DNN 方案既无容量理论、又无密钥。
B IAS R EDUCER 只改奖励头,按数据集选择属性编辑。
BIASREDUCER 是一种只改线性奖励头的奖励模型编辑框架,用来降低模型对预定义表面属性的依赖,并按新数据集决定改哪些属性。
提出技能级联攻击,把有害目标拆散到多个技能里绕过单技能扫描
摘要论文探讨了多技能智能体系统面临的技能级联攻击风险,提出自动化红队框架与基准集,指出跨技能交互存在安全防护盲区。
提出 ClaimMirage,以域名自述声称改变 LLM 威胁告警判断
摘要作者称自述声称可增减告警。
复现 Tree-Ring 语义水印的黑盒伪造并恢复检测统计量
提出 GenV,检测求解器判定无法区分的不忠实形式化
GenV+HN 针对神经符号翻译之后、求解器证书之前的对应失败:编码可以与指定参考共享求解器判定,同时并不等价。
提出神经符号纵深架构,阻断 AI-SOC 的日志投毒与间接提示注入
提出黑盒攻击 DRIFT,偏转生成轨迹以去除扩散水印
构建 COUNTER-GEO-BENCH,评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御
摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准,揭示通用护栏的失效与反作用,并提出了有效的轻量对比检测基线。
提出 GEOFlagBench 与 IPT,检测并测量生成式引擎优化网页
GEO-Flag 把页面级 GEO 检测做成可评测任务,并在发布的检索结果上估计被判为 GEO 的页面占比。
提出 MAFIA,以探测放置与事实伪装对带审计 Agent 做查询式记忆投毒
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法,用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
提出 LogInject 框架,评测日志分析中的被动提示注入及缓解
摘要论文评估了 LLM 日志分析中的上下文污染风险,提出分片拼接等攻击与三层防御,指出必须结合架构隔离与人工介入。