主要观点总结
本文介绍了IEEE/CVF国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上即将举行的第五届对抗机器学习Workshop的相关内容。该Workshop由全球知名学术机构联合举办,主题为‘基础模型+X’,旨在探讨基础模型及其在特定领域应用中的鲁棒性挑战。文章还提到了研讨会关于基础模型中多模态大语言模型的对抗攻击的竞赛,以及论文投稿的相关信息。
关键观点总结
关键观点1: 第五届对抗机器学习Workshop的举办情况
该Workshop将在CVPR会议期间举行,由全球知名学术机构联合举办,主题为‘基础模型+X’,旨在深入探讨基础模型及其在特定领域应用中的鲁棒性挑战。
关键观点2: 基础模型+X的意义和挑战
基础模型在多个领域具有强大的生成能力,但特定领域的基础模型(XFM)的广泛应用也带来了对抗性攻击的脆弱性。这些攻击可能对安全关键型应用构成重大威胁。
关键观点3: 研讨会征文主题和投稿信息
研讨会诚邀关于Robustness of X-domain-specific foundation models等主题的投稿,并设立最佳论文奖。论文提交和摘要提交截止日期已确定。
关键观点4: 研讨会中的竞赛内容
研讨会将举办一场针对多模态大语言模型的对抗攻击的竞赛。竞赛分为初赛和复赛两个阶段,旨在揭示MLLM的脆弱性并推动安全技术创新。
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