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Erma
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新的MotoVerse基准针对两轮车的预测感知
研究人员推出MotoVerse，一个旨在提高机动两轮车（MTWs）在复杂交通环境中（尤其是在全球南方）预测感知能力的新基准。该基准包含近1000个机动片段的数据集和超过31,000个道路参与者的轨迹数据，支持机动预测和轨迹预测等任务。初步实验表明，虽然视频骨干网络在机动早期就能达到高精度，但通用视觉语言模型需要更长的观察时间，并且在性能上落后于传统模型，尽管微调显示出潜力。
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新基准解决 AI 图像编辑中的隐私盲点
研究人员推出了 SPPE，这是一个用于评估多模态大型语言模型 (MLLM) 中隐私保护图像编辑的新基准。该基准解决了标准隐私方法通常会导致编辑后的代理图像而不是所需的编辑后源图像的问题。SPPE 包括在云交互之前评估可编辑性的任务，以及从代理中恢复编辑后的源图像的任务，并提出了新颖的 ERMA 和 C2E-S2SER 方法来应对这些挑战。