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10月9日 · 周五

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找到 3 篇
筛选4

攻击类型

提取与窃取2

模型自身风险

奖励作弊1

防御类型

模型加固3

影响

数据与隐私泄露2

系统形态

模型与 API3

攻击面/入口

用户输入1图像与音视频1训练数据1

层

提示层5模型层4应用层22训练与数据层3

系统组件

记忆0护栏与评审1监控器1推理链1视觉1音频2视频1多模态3

被测模型厂商

其他3
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 638 篇还没打标签，不在筛选结果里。
层：训练与数据层系统组件：记忆系统组件：视觉系统组件：多模态清除全部

另有 638 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 2608.18607

    VA-Judger：面向联合视频-音频生成的人类偏好反馈奖励建模

    提出 VA-Judger，用人类偏好训练联合音视频奖励模型

    arXiv
    2608.18607
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    测试
    Qwen3-Omni、VA-Judger、LTX-2 等 6 个
    摘要VA-Judger 用易到难的人类偏好学习做联合音视频奖励，并用于 LTX-2 后训练。

    VA-Judger 是面向联合音视频生成的思维链全模态奖励模型，用来替代由分维度专家指标拼成的强化学习奖励。

    深度解读完整解读
  2. 评测与基准arXiv 2609.33481

    IDUnlearn-Bench：面向视觉语言模型的个体级遗忘基准

    提出 IDUnlearn-Bench，评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留

    arXiv
    2609.33481
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    测试
    Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
    摘要IDUnlearn-Bench 用四族探针显示：压低直接属性访问后，身份仍常能被反向查出、绑定或重构。

    IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人，而不只是答不出某条监督事实。

    深度解读完整解读
已经到底了