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Multimodal Large Language Models (MLLMs)
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DRAPE框架为多模态LLM生成实例特定的提示
研究人员开发了DRAPE，一个用于多模态持续指令微调（MCIT）的新型框架，该框架为多模态大型语言模型生成实例特定的软提示。与依赖任务级提示的现有方法不同，DRAPE通过对文本指令和视觉特征进行条件化，合成针对单个查询-图像对定制的连续提示。该框架还采用了空空间梯度投影和基于CLIP的原型路由等技术，以防止在顺序任务获取过程中发生灾难性遗忘，并在MCIT基准测试中取得了最先进的成果。
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GuardAD 通过动态逻辑增强自动驾驶 MLLM 的安全性
研究人员开发了 GuardAD，一种增强自动驾驶系统所用多模态大语言模型 (MLLM) 安全性的新方法。GuardAD 采用动态的、马尔可夫逻辑状态方法来推理不断变化的交通交互，解决了当前静态安全机制的局限性。这使得系统能够在超出即时观察范围的情况下推断潜在危险，并在不改变核心 MLLM 的情况下主动优化行为，从而显著降低事故率。