arXiv 自然语言处理· Yifan Lan, Zhongye Liu, Yurui Chang, Hanyu Wang, Yongkang Du, Lu Lin, Jinghui Chen·· 8 小时前AI 评分35
DecisionRobust：跨文本与视觉的 JEV 风格决策模型鲁棒性评测基准
DecisionRobust: Benchmarking Robustness for JEV Style Decision Models Across Text and Vision
AI 导读
研究人员推出评测基准 DecisionRobust，系统评估 JEV 风格决策模型在跨文本与视觉输入下的对抗鲁棒性。该基准涵盖保持语义的文本扰动、图像扰动以及双模态的提示词注入攻击，在文本和视觉任务上分别测试了 30 种与 17 种模型配置。实验表明对输入扰动的抵抗力并不意味着能防御提示词注入，且优化图像扰动跨目标迁移较弱。
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