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InternVL3.5
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新方法通过漂移敏感数据增强多模态大语言模型隐私
研究人员开发了Anchored Privacy Drifting (APD)，一种新颖的无需训练的方法，用于增强多模态大语言模型（MLLMs）的隐私。APD通过在保留关键情境线索的同时，对隐私敏感元素进行语义修改，来解决用户输入和视觉情境可能包含敏感信息的挑战。使用AdaptShield（一个旨在评估隐私保护和情境效用的新基准）对APD的有效性进行了评估，结果显示在多个MLLM系列中均有显著改进。
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Zamba2-VL 模型提供更快的视觉-语言处理速度
研究人员推出了一系列新的视觉-语言模型 Zamba2-VL，该模型利用了结合 Mamba2 状态空间层和 Transformer 块的混合架构。这些模型在各种视觉和语言任务上表现出色，可与 Molmo2 和 Qwen3-VL 等成熟的基于 Transformer 的模型相媲美。Zamba2-VL 的一个关键优势是其显著更快的首个 token 生成时间，这使其特别适合设备端和边缘部署。