安全对齐

随着多模态人工智能技术的快速发展，大型视觉语言模型（LVLMs）已在图像描述、视觉问答、跨模态检索等多个下游任务中展现出卓越性能。然而，这种强大的多模态理解能力背后，却潜藏着日益严峻的安全风险。最新研究表明，即便是当前最先进的LVLMs，在面对经过精心设计的恶意图像-文本组合输入时，仍可能产生违规甚至有害的响应。这一安全漏洞的暴露，不仅对模型的实际部署构成了…

在人工智能模型快速发展的当下，微调（Fine-tuning）已成为提升模型在特定任务上性能的关键技术。然而，最近的研究揭示了一个严峻问题：模型的微调过程会严重削弱其安全对齐（Safety Alignment）能力。这意味着，随着模型在特定领域能力的增强，其安全防护机制反而可能被削弱，导致模型在应对恶意查询、越狱攻击时表现脆弱。这种“能力越强越危险”的现象，已…