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LLaVA-v1.6-Mistral-7B
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新的基准和模型在机器人和推理领域推进视觉-语言能力 · 跟踪了10个来源
近期研究探讨了多个领域中视觉-语言模型（VLM）的进展。DeCAL 引入了一个新的模型，用于灵巧操作，该模型集成了触觉感知和视觉-语言理解。ROBORMBENCH 强调了 VLM 奖励模型在机器人领域对释义的脆弱性，并提出了一个衡量这种不稳定的基准。KoNA 和 FPCO-Dialog 分别针对 VLM 中的选择性不合规和持续的错误前提，提出了新的基准和微调策略。MultihopSpatial 专注于提高 VLA 代理的多跳组合空间推…
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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。