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arXiv· arXiv:2605.20266· Kaiwen Luo, Zhenhong Zhou, Leyan Wang, Liang Lin, Tianyu Shao, Yuanhe Zhang, Yang Xiao, Yuxuan Li, Miao Yu, Kailin Lyu, Jiaming Zhang, Li Sun, Songze Li, Yueming Wu, Ting Dang, Xiaojun Jia, Dongrui Liu, Kai Li, Rohan Kumar Das, Siyuan Liang, Xinfeng Li, Qiankun Li, Jing Chen, Xingjun Ma, Kun Wang, Junhao Dong, Deqing Zou, Yu Cheng, Xia Hu, Zhigang Zeng, Sen Su, Yang Liu, Yu-Gang Jiang, Philip S. Yu, Yew-Soon Ong·本站收录· 原文发表

大型音频语言模型综述:泛化、可信性与展望

A Survey of Large Audio Language Models: Generalization, Trustworthiness, and Outlook

AI 导读

一篇综述系统评估大型音频语言模型(LALM)的可信性,指出其能力增长明显快于保障框架的发展。综述归纳了跨模态越狱、潜在音频后门、生物特征隐私泄露等关键漏洞,并从幻觉、鲁棒性、安全、隐私、公平、认证六个维度评估现有模型。作者认为统一端到端框架与连续声学信号扩大攻击面,提出纵深防御、因果听觉世界建模与内在表征工程路线图。

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