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10月9日 · 周五

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找到 35 篇

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  1. 攻击arXiv 2608.25776

    EvoMal 攻击利用自我进化编码 Agent 的自我投毒实现蠕虫式传播

    提出 EVOMAL 攻击,诱导编码 Agent 自我投毒并蠕虫式传播技能

    发表
    测试
    Devstral-Small-2、Gemma-4-31B-IT、Qwen3-Coder-Next 等 7 个

    摘要论文指出了自演化智能体模仿检索代码的自我毒化漏洞,提出 EVOMAL 攻击与防御,阐明了供应链新风险。

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  2. 分析与理论arXiv 2610.09517

    审计发现 CLIP 安全分数主要反映画面与提示词场景的相似度

    开环审计冻结视觉安全分,发现偏离主要来自场景模板与视角

    发表
    测试
    CLIP ViT-B/32、CLIP ViT-L/14、Qwen2-VL-7B 等 6 个
    摘要论文审计了冻结 VLM 安全评分机制,指出其反映场景模板而非危险感知,为安全强化学习评估提供了严谨基准。

    本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型(VLM)安全评分机制的实证审计研究。

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  3. 可解释性arXiv 2610.04112收录

    Spatial-SAE:用空间依赖先验改进视觉概念分解

    提出 Spatial-SAE,用空间依赖先验改进视觉概念分解

    收录
    测试
    DINOV2 ViT-B/14
    摘要Spatial-SAE 用空间 Markov 先验替换 patch 独立先验,换取更对齐的视觉概念。

    Spatial-SAE 针对视觉 SAE 的概念碎片化:tokenwise 目标在 LRH 之外把各 patch 的码当成独立,而作者报告冻结视觉 Transformer 的激活仍保留邻域可预测性。

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  4. 其他arXiv 2610.03389

    Patch-to-Prune:在 Qwen2.5-VL 与 LLaVA 上剪枝视觉计算

    提出 Patch-to-Prune,旁路 VLM 部分层的视觉投影计算

    发表
    测试
    Qwen2.5-VL-3B-Instruct、Qwen2.5-VL-7B-Instruct、LLaVA-v1.6-Vicuna-7B-HF 等 4 个
    摘要P2P 用深度上的激活修补旁路视觉投影,以可调容忍度交换准确率与计算量。

    P2P 是面向 VLM 推理的训练无关计算旁路:不删除视觉 token,而在选定 decoder 层用固定激活代理代替视觉投影。

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  5. ContextWeave:面向长周期办公工作流的智能体记忆基准

    提出办公工作流记忆基准 ContextWeave ,衡量历史召回对后续任务的增益

    发表
    测试
    DeepSeek-V4-Pro、GPT-5.5、GLM-5.1 等 5 个
    摘要ContextWeave 用真实办公任务流检验记忆是否改善工作区质量与偏好对齐。

    ContextWeave 是面向语言智能体记忆的纵向基准,用来看召回先前经验能否让后续办公任务做得更好。

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  6. 攻击arXiv 2609.35576

    研究提出跨 LLM 助手的记忆跳跃攻击

    提出跨独立助手的工件介导记忆跳跃自传播攻击

    发表
    测试
    GPT-5.6 Luna、Kimi-K2.6、GPT-OSS-120B 等 6 个
    摘要论文证实持久工件与内存可形成跨智能体传播链,揭示了将共享工件纳入安全防线的重要意义。

    该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。

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  7. 评测与基准arXiv 2608.11816

    研究审计 9 个视觉语言模型:中文提示下国家立场改写率约为英文的三倍

    审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为

    发表
    测试
    Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B、Qwen3-VL-8B 等 9 个
    摘要论文系统审计了 VLM 多模态审查,发现审查正从显式拒答转向隐蔽重构,且中文提示与文本先验会放大重构倾向。

    论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为,主要内容如下。

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  8. 防御arXiv 2607.24017

    多模态大模型注意力中的语义与结构偏差解耦:SPAR 免训练干预方法

    提出 SPAR 以分离注意力结构偏置并重分配视觉注意力,减轻多模态幻觉

    发表
    测试
    LLaVA-v1.5、LLaVA-1.5-7B、LLaVA-NeXT 等 7 个
    摘要SPAR 用显著性净化文本结构偏置并重分配注意力,在 LLaVA 上同时压低自发幻觉、抬升 gaslighting 后准确率。

    SPAR 是一种免训练的 MLLM 推理时干预,用来把注意力里的结构偏置和语义视觉信号分开。

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  9. 多模态大语言模型免训练不确定性估计的系统研究

    比较多模态大模型上三类免训练不确定性估计

    发表
    测试
    InternVL2-2B、InternVL2-8B、InternVL3.5-2B 等 8 个
    摘要回答长度决定免训练 UE 族。

    这是一项对 MLLM 免训练不确定性估计的分组比较:幻觉检测被作者视为弃答、转交或路由的一种用途,而不是唯一目标。

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  10. 评测与基准arXiv 2609.32763

    Mandela-Bench:36 个多模态模型更依赖记忆而非观察图像

    构建 Mandela-Bench,评测多模态模型是否凭记忆接受篡改图像

    发表
    测试
    Gemini-3.8-Flash、GPT-5.6、GLM-5.3-Flash 等 15 个
    摘要论文构建 Mandela-Bench 发现模型对经典图像存在记忆重构偏见,过度依赖先验导致无法有效利用知识核验事实篡改。

    该研究系统评估了多模态大语言模型在面对无痕事实性编辑时,能否利用自身内在世界知识核验被识别出的经典图像。

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  11. 防御arXiv 2608.00716

    生成图像更易被遗忘:面向合成图像检测的机器遗忘视角

    提出机器遗忘式生成图像检测,用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图

    发表
    测试
    DINOv2 ViT-S/14、DINOv2 ViT-B/14、DINOv2 ViT-L/14 等 9 个
    摘要作者用剪枝或 LoRA 遗忘拉开生成图与自然图的特征相似度,并在多个检测基准上报告结果。

    这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘:原模型对两类图像损失都低,剪枝后生成图特征变得更不像原模型。

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  12. 防御arXiv 2607.14737

    GeoDetect:面向视觉语言预训练模型的几何对抗检测方法

    提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本

    发表
    攻击者
    白盒
    测试
    CLIPViT (ViT-B/16)、CLIPCNN (ResNet-50)、ALBEF 等 4 个
    摘要GeoDetect 用几何分数检测 VLP 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。

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  13. 评测与基准arXiv 2607.14611

    论文评测 Claude Code 与 Codex 记忆文件中的提示注入风险

    评测编码智能体记忆文件中的提示注入及其跨会话持久性

    发表
    测试
    Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.7、GPT-5.2 等 4 个
    摘要已植入记忆文件的载荷可以跨会话影响 Claude Code 与 Codex,攻击成功与载荷是否留下是两种不同的失败。

    Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入,比较载荷能否改变当前会话,以及能否在后续会话中留下或叠加。

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  14. 防御arXiv 2609.37568

    SECRET:用源条件化中继引导缓解音视频大语言模型的幻觉

    提出训练无关的 SECRET,对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉

    发表
    测试
    VideoLLaMA2-AV-7B、Qwen2.5-Omni-7B、Qwen3-Omni-30B-A3B
    摘要SECRET 在问题状态上做源条件转向,三个 AVLLM 上减轻了跨模态接地幻觉。

    SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法,用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。

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  15. 可解释性arXiv 2610.00895

    DiDAE:面向视觉基础模型的快速解耦反事实解释方法

    提出 DiDAE,对冻结视觉基础模型做无梯度解耦反事实解释

    发表
    测试
    ResNet-18、CLIP ViT-L/14、PLIP 等 8 个
    摘要DiDAE 用无梯度字典编辑生成解耦反事实,并用于修正与排序。

    DiDAE 用冻结视觉基础模型和一个解耦字典,生成按分量编辑的视觉反事实,再拿去修正依赖伪相关的分类器,或给字典原子按“是否真能翻转该分类器”排序。

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  16. 可解释性arXiv 2609.30993

    FLIP:面向视觉语言模型的末层推理时探针

    提出 FLIP 末层推理时探针,检验视觉语言模型干预效应的来源

    发表
    测试
    Qwen3-VL-4B-Instruct、Qwen3-VL-8B、Kimi-VL-A3B
    摘要末层 flooring 扫描在四准则下通过,原始层和左右对照没有同一正向区间。

    FLIP 是开源 VLM 上的推理时末层探针,用来检验干预效应是否结构化、与任务相连,而不是用来转向模型。。

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  17. 可解释性arXiv 2609.35020

    论文检验线性表示假设:视觉 SAE 的可解释性有多高

    检验视觉 SAE 的可解释性,对照人类判断比较 AIS 与标准指标

    发表
    测试
    DINOv2、ViT、SigLIP 等 9 个
    摘要视觉 SAE 重构很好,但 AIS、MS 与字典指标互不对齐,单一代理不足以核验 LRH。

    这篇工作把 NLP 的 AIS 改到视觉 SAE,用来检查 LRH 的结构代理是否等于人类可解释性。。

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