打破资源瓶颈！华南理工&北航等推出SEA框架：低资源下实现超强多模态安全对齐

主要观点总结

本文介绍了北航彭浩团队的最新科研成果SEA框架，针对多模态大模型（MLLMs）的低资源安全对齐难题，通过合成嵌入替代真实多模态数据实现安全对齐。介绍了SEA框架的预备知识、数据准备、嵌入优化、安全对齐及针对视频和音频的安全基准构建等内容，并通过实验验证了SEA框架的有效性和优势。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

随着多模态大型语言模型（MLLMs）的发展，其安全风险日益突出，构建多模态安全对齐数据集成本高昂，成为发展的重大挑战。

关键观点2: 研究方法

作者提出SEA框架，通过合成嵌入替代真实多模态数据，实现低资源安全对齐。介绍了SEA框架的预备知识、数据准备、嵌入优化、安全对齐等内容。

关键观点3: 实验结果

作者通过实验结果验证了SEA框架的有效性，在多种模态的MLLMs上实现了高安全性，并展示了其低资源、高泛化的优势。

关键观点4: VA-SafetyBench介绍

作者构建了VA-SafetyBench，针对视频和音频模态的MLLMs进行安全性评估，包括视频安全基准和音频安全基准两部分。

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