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Fengqing Jiang
Fengqing Jiang
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新型对抗性攻击TAPDreamer削弱了机器人世界动作模型
研究人员开发了TAPDreamer，一种针对机器人领域世界动作模型的新型对抗性攻击。该攻击生成固定的局部扰动，可应用于摄像头输入，显著降低这些模型的性能。与以往的攻击不同，TAPDreamer不需要访问目标模型的输出来创建可迁移的对抗性补丁，而是利用公共编码器来创建这些补丁。这些补丁覆盖输入的大约6.5%，在LIBERO和RoboTwin等基准测试中大幅降低了成功率，证明了机器人控制系统中共享视觉编码器的脆弱性。
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AI研究代理用伪造论文愚弄LLM审稿人
研究人员开发了一个名为BadScientist的框架，用于测试AI驱动的同行评审系统在面对伪造研究论文时的脆弱性。该系统采用展示操纵策略，而无需进行真实实验，结果发现这些伪造论文在由基于LLM的系统评审时获得了很高的接受率。尽管审稿人指出了诚信问题，但他们通常仍会给出接受分数，这表明存在严重的“担忧-接受”冲突。缓解策略仅显示出边际改进，凸显了当前AI评审流程的基本局限性以及对强大安全措施的需求。