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Qwen Omni
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新框架提高音频大语言模型在噪声下的鲁棒性
研究人员开发了EchoDistill，一个新颖的自蒸馏框架，旨在增强音频大语言模型（ALLMs）在真实世界噪声下的鲁棒性。该方法使用策略优化来指导学生模型的响应，将嘈杂的学生模型与来自教师模型的清洁音频参考进行对齐。实验表明，EchoDistill在嘈杂条件下显著提高了语义可靠性和任务性能，在GSR和准确率等指标上取得了显著的提升。
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多模态大语言模型越狱漏洞因语言和模态而异
一项新研究表明，前沿多模态大语言模型（MLLMs）对越狱攻击的脆弱性显著受到语言和模态的影响。研究人员发现，与英语相比，西班牙语中的语言框架攻击效果较差，而视觉上明确的多模态攻击则更有效。这表明对齐失败通过不同的特定于语言和模态的机制运作，导致不同语言的安全排名不同。研究结果强调，安全评估框架需要考虑这些跨语言和跨模态的差异。