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10月13日 · 周二

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  1. 评测与基准arXiv 2610.06339

    BabelFake:面向多语言音视频 DeepFake 检测的基准数据集

    构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器

    发表
    被测模型
    SpeechForensics、AVH-Align、(B)RAVEn
    摘要BabelFake 为五语同意采集基准。

    BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准,用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。

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  2. 评测与基准arXiv 2609.39473

    FAME:用反事实推理评测自主智能体的虚假记忆

    提出 FAME,用反事实概念漂移评测智能体虚假记忆

    发表
    被测模型
    Llama-3B
    摘要FAME 用反事实引起的隐状态概念漂移,在出答案前区分忠实记忆与虚假记忆。

    FAME 是一个免训练的评测框架,用来判断自主智能体的记忆在虚假相关、环境偏移或知识冲突下是否已变成虚假记忆。。

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  3. AV-SafetyBench:面向文本到音视频生成的安全基准

    提出 AV-SafetyBench 评测文生音视频模型的不安全生成

    发表
    被测模型
    LTX-2.3、Ovi-1.1、JavisDiT++ 等7个
    摘要AV-SafetyBench 用三视角评五个 T2AV 模型,显示只看视频会漏掉音频与联合风险。

    AV-SafetyBench 是面向文本生成音视频(T2AV)的安全基准:一条提示词同时规定画面和音频,评测同时看两轨以及它们的交互。作者要测的是,不安全含义不只出现在画面上:它可以主要由语音或声音承载,也可以只有两轨合起来才成立。T2VSafetyBench 不评音频,TTA-Bench 不评与画面的交互,作者认为二者都盖不住这些路径。

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