「语义约束对抗样本」共找到 372 篇相关文章
无需训练，如何提升黑箱VLM？CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来，视觉 - 语言模型（VLMs）改变图像理解范式，但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案，以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题，已被 ICLR 2026 接收。
最新风口Harness，李开复、陆奇已重金入场
养虾人面临Token费钱、长程任务不靠谱问题，行业浮现Harness群体多智能体解决方案。OpenAI、Anthropic等顶尖玩家发现需更高约束系统。明日新程获陆奇、李开复投资，李笛团队将推新产品，检验群体智能能否走向C端。
上海交大DENG Lab提出「LatentUM」：Unified Model的真正「战场」在视觉推理与世界模型
上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM，尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线，其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens，模型含三大关键设计。
工业级 LLM 数据工程：北京大学 DCAI 团队 DataFlow 框架的架构设计与实践
2026 年大模型研发从‘模型中心’向‘数据中心’演进，数据语义密度与工程精度成突破关键。北京大学 DCAI 团队推出 DataFlow 框架，解决数据准备难题，其技术报告登顶 Hugging Face。该框架有多种特性，实验验证其能提升模型性能。
北大大牛团队最新顶会，首次让AI能够生成真实火焰
北京大学陈宝权教授团队提出 FieryGS 框架，被 AI 顶会 ICLR 2026 接收。它将多模态大模型、燃烧物理仿真与 3D 高斯溅射融合，首次在 3D 重建中实现物理可信、语义感知且可控的火焰合成，推动数字孪生发展。
CVPR 2026 Workshop征稿｜第六届AdvML@CV：多模态大模型智能体安全
IEEE/CVF 计算机视觉与模式识别会议 CVPR 2026 6月3 - 7日在美国丹佛举办，期间6月3或4日将举办第六届对抗机器学习计算机视觉研讨会，聚焦视觉 - 语言智能体安全，现开启论文征稿并公布重要日期，给出投稿入口。
给Agent装上“海马体”！上海AILab开源MemVerse，定义多模态记忆新范式
上海人工智能实验室开源MemVerse，这是首个面向智能体的通用多模态记忆框架。它将多模态信息与文本对齐到统一语义空间，首创‘双通路’架构与‘记忆蒸馏’技术，让智能体有终身记忆能力，在多模态任务中表现出色。
MV导演诞生！上海巨人网络用让AI听懂音乐并掌镜拍摄MV
上海巨人网络AI实验室提出YingVideo - MV框架，结合音乐语义分析、镜头规划与视频生成模型，解决传统音频驱动视频生成难题。它分两步生成视频，以MV导演模块统筹，还解决长视频连贯性等问题，性能优于同类模型。
用两个简单模块实现分割理解双重SOTA！华科大白翔团队等推出多模态新框架
华中科技大学和金山办公团队联合提出语义增强特征提取器（SEFE）和交错局部视觉耦合（ILVC）模块，构建多模态大模型LIRA，解决现有模型分割不精确和理解有幻觉问题，在分割和理解任务上达SOTA。
大模型狙击黑产：挚文集团社交生态攻防实战全揭秘
挚文集团生态技术负责人李波在AICon大会分享大模型在社交生态落地实践。介绍集团生态问题，提出构建治理框架，还阐述多模态大模型研发方案、细粒度用户画像建设及审核侧应用，最后总结现状并展望未来。