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DipMark
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新的基准和攻击挑战多模态大语言模型的能力和安全性 · 已追踪 5 个来源
研究人员开发了新的基准和方法来评估和改进多模态大语言模型 (MLLM)。一项研究中引入的 RetinaGroundBench 专注于视网膜 OCT 图像中 MLLM 的视觉基础定位，揭示了当前模型在准确病理定位方面存在困难。经过微调的模型 RetGrounder 在此基准上表现出显著改进。另一项研究引入了 Melange，一个旨在评估 MLLM 中社会偏见的基准，发现即使模型在视觉理解方面表现出高准确性，视觉模态也会加剧偏见。此外，还…
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新大语言模型水印技术面临逃避和鲁棒性挑战
研究人员开发了几种新方法来解决大语言模型（LLM）水印技术的漏洞。一种方法SeedHijack针对伪随机数生成器（PRNG），在不知道密钥或模型logits的情况下操纵水印；另一种方法Bias-Inversion Rewriting Attack（BIRA）则使用负logits偏差来逃避检测。PASA和SAFESEAL等新的水印算法旨在抵抗语义不变攻击并实现最小失真，其中SAFESEAL保留命名实体并使用上下文感知的同义词。ArcMa…