评测与基准arXiv 2601.12983
ChartAttack：测试大语言模型在图表生成中对恶意提示的脆弱性
提出 ChartAttack，用恶意提示驱动代码模型生成误导图表
- arXiv
- 2601.12983
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Claude-4.6-Sonnet、GPT-4o、Gemini-2.5-Flash 等20个
摘要ChartAttack 生成不改数据的误导图，降低 MLLM 与人类的图表问答准确率。
ChartAttack 研究恶意提示能否让 MLLM 在不改数据的情况下生成误导图表，并量化这些图对其他 MLLM 和人类图表问答的影响。