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ShieldCLIP提出多模态选择性安全对齐
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AI 综述
2026年9月30日，arXiv发表论文介绍ShieldCLIP，一种面向多模态基础模型的选择性安全对齐框架。该方法根据每个模态的实际安全状态进行对齐，目标是在减少有害输出的同时保留原始嵌入空间的实用性。作者构建了ViSUv2数据集，包含195k个四元组，覆盖578个概念和28个类别，并在跨模态检索、Stable Diffusion v1.4、SDXL及LLaVA任务上开展评估。
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最新进展9月30日 21:14
论文发布ShieldCLIP及ViSUv2数据集，并完成多项多模态任务评估。报道时间线
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9月30日
- arXiv · 多模态、视频与世界模型ShieldCLIP：面向多模态基础模型的选择性安全对齐框架
论文提出 ShieldCLIP，根据每个模态的实际安全状态进行选择性安全对齐，在减少有害输出的同时保留原始嵌入空间的实用性。作者构建了包含 195k 个四元组、覆盖 578 个概念和 28 个类别的 ViSUv2 数据集，并在跨模态检索、Stable Diffusion v1.4、SDXL 和 LLaVA 任务上进行评估。
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