视觉大模型 / VLM

Revisiting CroPA: A Reproducibility Study and Enhancements for Cross-Prompt Adversarial Transferability in Vision-Language Models

重新审视CroPA：面向视觉-语言模型跨提示对抗转移性的可重复性研究与改进

Atharv Mittal, Agam Pandey, Amritanshu Tiwari, Sukrit Jindal, Swadesh Swain

机构 * Mehta Family School of Data Science and Artificial Intelligence（梅hta家族数据科学与人工智能学院） ； Indian Institute of Technology, Roorkee（印度理工学院罗奥克学院） ； Department of Civil Engineering（土木工程系） ； Department of Electronics and Communication（电子与通信系） 纠错

专题命中 视觉问答 ：vision-language model(title,abstract)；LLaVA(abstract,abstract_cn)；visual question answering(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文重新审视CroPA，验证其跨提示转移性，并提出改进方法，包括新的初始化策略、跨图像迁移性研究及针对视觉编码器的损失函数，提升对抗有效性。

Comments Accepted to MLRC 2025

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2025. Available at OpenReview: https://openreview.net/forum?id=5L90cl0xtf

ARFBench: Benchmarking Time Series Question Answering Ability for Software Incident Response

ARFBench: 用于软件事件响应的时间序列问题回答能力基准测试

Stephan Xie, Ben Cohen, Mononito Goswami, Junhong Shen, Emaad Khwaja, Chenghao Liu, David Asker, Othmane Abou-Amal, Ameet Talwalkar

机构 * Machine Learning Department, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器学习系） ； Datadog AI Research（Datadog AI研究） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

专题命中 视觉问答 ：VLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出ARFBench基准测试，评估多模态基础模型对软件事件数据中时间序列异常的理解能力，发现前沿VLM表现优异，提出混合模型并建立模型-专家 oracle，达到超人类水平。

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VideoDetective: Clue Hunting via both Extrinsic Query and Intrinsic Relevance for Long Video Understanding

VideoDetective：通过外在查询和内在相关性进行长视频理解的线索搜索

Ruoliu Yang, Chu Wu, Caifeng Shan, Ran He, Chaoyou Fu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

专题命中 视觉问答 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出VideoDetective框架，通过结合查询与片段的相关性及片段间亲和力，有效定位长视频问答中的关键片段，提升多模态大语言模型在长视频理解中的性能。