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REVEAL: A Framework for Evaluating Harms of Image Inputs in Multi-turn Interactions
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了REVEAL框架，用于评估复杂视觉大语言模型（VLLMs）在多模态和多轮对话中的图像输入风险。研究表明，多轮交互的缺陷率高于单轮评估，尤其在处理错误信息时表现脆弱，提示需加强防御措施。
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关键要点
- REVEAL框架旨在评估复杂视觉大语言模型（VLLMs）在多模态和多轮对话中的图像输入风险。
- 研究发现，多轮交互的缺陷率显著高于单轮评估。
- 在处理错误信息时，VLLMs表现出明显的脆弱性。
- 研究提示需要加强对多轮交互的防御措施。
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