大模型对齐与安全

FSDAM: Few-Shot Driving Attention Modeling via Vision-Language Coupling

FSDAM：通过视觉-语言耦合实现少样本驾驶注意力建模

Kaiser Hamid, Can Cui, Khandakar Ashrafi Akbar, Ziran Wang, Nade Liang

机构 * Texas Tech University（德克萨斯理工大学） ； Purdue University（普渡大学） ； Towson University（托逊大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出FSDAM框架，通过90个标注示例实现驾驶注意力预测与结构化解释生成，利用视觉-语言耦合减少标注需求，提升自动驾驶中的人机协作可解释性。