跳到正文
10月10日 · 周六

全部论文

找到 6 篇
筛选1

系统形态

模型与 API3

系统组件

RAG3护栏与评审7监控器3推理链12权限与沙箱3微调与开源权重3视觉4多模态6
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 194 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统组件：多模态清除全部

另有 194 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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

    开环审计冻结视觉语言安全分，发现其反映场景模板而非危险感知

    arXiv
    2610.09517
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    CLIP ViT-B/32、CLIP ViT-L/14、Qwen2-VL-7B
    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。

    深度解读完整解读
  4. 分析与理论arXiv 2610.07005

    研究审计 Qwen2-Audio 音频越狱 AdvWave-P 的频率与解码层归因

    遮挡审计 AdvWave-P 音频越狱的频带必要性与解码层关联

    arXiv
    2610.07005
    发表
    层
    提示层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Qwen2-Audio-7B-Instruct、LLaMA-Omni
    摘要AdvWave-P 的八频带排序与能量相关。

    这是对加性音频越狱 AdvWave-P 的频率与解码器深度审计，受害模型主要是 Qwen2-Audio-7B-Instruct，不提出新攻击。

    深度解读完整解读
  6. 分析与理论arXiv 2608.06270

    研究用因果审计揭示多模态模型视觉工具调用的假象

    因果审计视觉工具调用，分离观察贡献与动作诱发捷径

    arXiv
    2608.06270
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    DeepEyes、Pixel Reasoner、Mini-o3 等 6 个
    摘要聚合增益集中在 Calibrated 少数轨迹，作者称之为视觉工具使用的错觉。

    对六个 thinking-with-images 模型做因果审计，检查 crop-and-zoom 返回的观察是否中介最终答案。

    深度解读完整解读
已经到底了