VLM-RobustBench: A Comprehensive Benchmark for Robustness of Vision-Language Models
VLM-RobustBench: 一种全面的视觉语言模型鲁棒性基准
机构 * University of Edinburgh, UK(爱丁堡大学)
AI总结 VLM-RobustBench评估了视觉语言模型在不同图像失真下的鲁棒性,发现低严重性空间扰动对性能影响更大,提示需改进鲁棒性评估和训练方法。
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VLM-RobustBench: 一种全面的视觉语言模型鲁棒性基准
机构 * University of Edinburgh, UK(爱丁堡大学)
AI总结 VLM-RobustBench评估了视觉语言模型在不同图像失真下的鲁棒性,发现低严重性空间扰动对性能影响更大,提示需改进鲁棒性评估和训练方法。
扩散对齐作为变分期望最大化
机构 * KAIST(韩国科学技术院) ; MongooseAI ; Mila - Quebec AI Institute(魁北克人工智能研究所) ; University of Edinburgh(爱丁堡大学) ; Mila, Université de Montréal(魁北克大学Mila) ; Omelet
AI总结 DAV通过变分期望最大化框架,在文本生成和DNA设计中实现奖励优化与多样性保持。
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