多模态大模型

NoisyGRPO: Incentivizing Multimodal CoT Reasoning via Noise Injection and Bayesian Estimation

NoisyGRPO：通过噪声注入和贝叶斯估计激励多模态Co T推理

Longtian Qiu, Shan Ning, Jiaxuan Sun, Xuming He

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Shanghai Engineering Research Center of Intelligent Vision and Imaging（上海智能视觉与成像工程研究中心） ； Lingang Laboratory（临港实验室） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 NoisyGRPO通过引入可控噪声增强探索并利用贝叶斯框架建模优势估计，提升多模态大语言模型的泛化能力和鲁棒性，尤其在小规模模型上表现突出。

Comments Accepted by Neurips 2025, Project page is available at https://artanic30.github.io/project_pages/NoisyGRPO/

Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 38 (2026) 124239-124267

Latent-space Attacks for Refusal Evasion in Language Models

潜在空间攻击用于语言模型的拒绝规避

Giorgio Piras, Raffaele Mura, Fabio Brau, Maura Pintor, Luca Oneto, Fabio Roli, Battista Biggio

机构 * University of Cagliari（卡利亚里大学） ； University of Genova（热那亚大学） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了如何通过潜在空间攻击来规避语言模型的拒绝行为，提出了一种受控的潜在空间攻击方法，以提高攻击成功率，优于现有方法。

Even More Guarantees for Variational Inference in the Presence of Symmetries

变分推断在对称性存在下的更多保证

Lena Zellinger, Antonio Vergari

机构 * School of Informatics（信息学院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

专题命中 其他多模态 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文扩展了变分推断在目标对称性下的鲁棒性理论，证明了使用前向KL散度和α-散度时，即使模型误设也能精确恢复目标均值和相关矩阵，并放宽了对数凹假设，适用于多模态分布。

Comments Accepted for presentation at the OPTIMAL Workshop at AISTATS 2026