English(EN) Can Multi-modal (reasoning) LLMs work as deepfake detectors?

多模态大语言模型在深度伪造检测能力方面接受测试

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 04:00

一篇新的研究论文探讨了多模态大语言模型（LLMs）在检测深度伪造方面的有效性。该研究将包括 OpenAI O1/4o 和 Gemini thinking Flash 2 等模型在内的 12 个大语言模型与传统方法进行了基准测试。虽然一些先进的大语言模型表现出竞争力，甚至在分布外数据集上超越了传统方法，但其他模型表现不佳。研究表明，虽然模型规模可能是有益的，但新版本和增强的推理能力并不一定能提高在此特定任务上的性能，这凸显了多模态推理在未来深度伪造检测框架中的潜力。 AI

影响探讨了大语言模型在深度伪造检测方面的潜力，为模型可解释性和鲁棒性提供了见解。

排序理由研究论文发布在 arXiv 上，探讨大语言模型的能力。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Simiao Ren (Dennis), Yao Yao (Dennis), Kidus Zewde (Dennis), Zisheng Liang (Dennis), Tsang (Dennis), Ng (Dennis), Ning-Yau Cheng, Xiaoou Zhan, Qinzhe Liu, Yifei Chen, Hengwei Xu · 2026-10-27 04:00

多模态（推理）大语言模型能否充当深度伪造检测器？

arXiv:2503.20084v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Deepfake detection remains a critical challenge in the era of advanced generative models, particularly as synthetic media becomes more sophisticated. In this study, we explore the potential of state of the art multi-modal …

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多模态（推理）大语言模型能否充当深度伪造检测器？

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