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  1. RESEARCH · CL_63070 ·

    语言模型增强深度伪造检测器的泛化能力和可解释性

    研究人员开发了一种新颖的方法，通过利用多模态大型语言模型（MLLMs）来训练深度伪造检测器。该方法使用语言作为正则化机制，以提高检测器的泛化能力和可解释性。该系统采用双编码器架构和两阶段训练过程，包括强化学习以鼓励分类前的描述性推理，从而显著提高性能并提供可解释的输出。