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OpenAI CLIP
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研究审计OpenAI CLIP在博物馆艺术数据中的偏见
一项新近发表在arXiv上的研究，通过使用大都会艺术博物馆的艺术品元数据审计OpenAI CLIP模型，来调查视觉语言模型（VLMs）中的算法偏见。该研究开发了一个量化框架，用于评估零样本CLIP对数差分分数，并控制了艺术品媒介、创作时代和长宽比等因素。研究结果表明，艺术家性别对模型分数没有统计学上显著的条件效应，这表明广泛的零样本提示差分是一种粗略的测量方法，并不能明确证明模型的公平性。
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新型“InfraQR”攻击目标为红外视觉语言模型
研究人员开发了InfraQR，一种利用红外视觉语言模型漏洞的新型攻击方法。这种QR码启发式结构化Patch攻击将扰动放置在图像边界处，显著降低了OpenAI CLIP等模型的性能。InfraQR生成的对抗性图像还会影响字幕生成和视觉问答等下游任务，表明红外视觉语言系统存在广泛的漏洞。