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Vision-Language Systems
Vision-Language Systems
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新型攻击揭示视觉-语言模型置信度并非稳健
研究人员开发了新的方法来攻击视觉-语言模型的置信度分数，证明这些分数本身并非稳健。研究发现，包括仅图像扰动和隐藏状态干预在内的各种攻击，可以在不改变生成答案的情况下操纵置信度读数。这些攻击显著降低了置信度门控系统的准确性，有时甚至低于没有置信度门控的基线。研究结果表明，已部署系统中当前的置信度机制对完整性问题敏感，而不是内在稳健。
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综述回顾了视网膜OCT图像分析中的表示学习
本文综述了在眼科领域应用于光学相干断层扫描（OCT）图像的表示学习方法。文章回顾了从早期深度学习到当前基础模型和视觉-语言系统的技术。该综述按学习范式对方法进行分类，包括监督学习、自监督学习和生成式方法，并讨论了它们的贡献和局限性。文章还涵盖了数据集、评估协议，并确定了未来的研究方向，如体积基础模型的预训练和隐私保护训练。