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LLaVA-v1.6-Mistral-7B
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新研究增强了用于医疗、检索和机器人任务的视觉-语言模型
研究人员正在开发新方法来改进各种领域的视觉-语言模型（VLM）。一篇论文介绍了CoT-Mediate，一个用于评估生成推理如何影响VLM在医疗情境下预测的框架，发现推理的位置比其声明的来源更关键。另一项研究提出了ReToken，一个可学习的单一嵌入，通过选择相关的视觉标记来增强视觉检索，在Visual Haystacks和LVBench等基准测试中显示出显著的提升。对于机器人领域，BioVLN是一个专为生物医学实验室视觉-语言导航设计…
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新研究探讨LLM提示攻击与防御
两篇新研究论文探讨了大型语言模型（LLM）和大型视觉语言模型（LVLM）的漏洞和防御。第一篇论文介绍了提示的鲁棒性（RoP），这是一种旨在通过纠正输入错误和生成最优引导提示来增强LLM对抗对抗性扰动的韧性的策略。第二篇论文详细介绍了一种多轮自适应提示攻击（MAPA），该攻击通过交替进行文本-视觉攻击并迭代优化攻击轨迹来放大恶意响应，从而针对LVLM，并在多个基准测试中优于现有方法。