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10月10日 · 周六

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找到 3 篇
筛选6

影响

输出被操纵3

系统形态

模型与 API3LLM 应用0coding agent0

层

提示层4模型层3应用层9

系统组件

记忆1RAG3护栏与评审8监控器19推理链24微调与开源权重7视觉24音频13视频2图像生成17嵌入4多模态51
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 310 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：模型与 API系统形态：LLM 应用系统形态：coding agent层：模型层系统组件：记忆系统组件：视频清除全部

另有 310 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 评测与基准arXiv 2610.06339

    BabelFake：面向多语言音视频 DeepFake 检测的基准数据集

    构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器

    arXiv
    2610.06339
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    SpeechForensics、AVH-Align、(B)RAVEn
    摘要BabelFake 为五语同意采集基准。

    BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2609.39473

    FAME：用反事实推理评测自主智能体的虚假记忆

    提出 FAME，用反事实概念漂移评测智能体虚假记忆

    arXiv
    2609.39473
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Llama-3B
    摘要FAME 用反事实引起的隐状态概念漂移，在出答案前区分忠实记忆与虚假记忆。

    FAME 是一个免训练的评测框架，用来判断自主智能体的记忆在虚假相关、环境偏移或知识冲突下是否已变成虚假记忆。。

    深度解读完整解读
已经到底了