跳到正文
热点事件持续更新

研究提出JRS-Rem防御VLM越狱

1 篇报道1 个报道来源10 小时前更新

先了解这件事

AI 综述

同济大学等机构的研究者提出用“越狱相关偏移”(JRS)解释视觉语言模型越狱:模型在表征空间能区分良性输入与有害输入,越狱样本也形成可分离的内部状态,说明越狱并非识别失败,而是视觉模态将表征推向特定越狱状态、未能触发拒绝。 基于这一解释,研究团队提出推理时移除该偏移的防御方法JRS-Rem,称其在多个场景下提供强防御且保持良性任务性能,代码已公开。

AI 根据报道生成 · 45 分钟前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月19日
  1. arXiv cs.AI
    通过越狱相关表征偏移理解与防御 VLM 越狱

    研究提出用“越狱相关偏移”(JRS)解释视觉语言模型越狱:模型在表征空间能区分良性输入与有害输入,越狱样本也形成可分离的内部状态,说明越狱并非识别失败,而是视觉模态将表征推向特定越狱状态、未能触发拒绝。基于此提出推理时移除该偏移的防御方法 JRS-Rem,在多个场景下提供强防御且保持良性任务性能,代码已公开。

本事件热度走势

还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。