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arXiv· arXiv:2512.21871· Naen Xu, Jinghuai Zhang, Changjiang Li, Hengyu An, Chunyi Zhou, Jun Wang, Boyu Xu, Yuyuan Li, Tianyu Du, Shouling Ji·本站收录· 原文发表

弥合版权差距:大型视觉语言模型能否识别并尊重版权内容?

Bridging the Copyright Gap: Do Large Vision-Language Models Recognize and Respect Copyrighted Content?

AI 导读

研究者构建了含 5 万组多模态查询内容对的版权合规基准,评测发现即使最先进的闭源 LVLM 在识别和尊重版权内容上也存在明显缺陷,即便内容附有版权声明。基准覆盖以视觉输入呈现的书籍节选、新闻报道、歌词和代码文档,分带与不带版权声明两类场景,前者覆盖四类版权声明。作者还提出一种工具增强防御框架,称其在所有场景下都能降低侵权风险。

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