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非对齐万事通：或在多模态模型中将任何文本对齐到任何图像
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
新兴的多模态模型展示了零样本能力，但共享嵌入空间可能带来弱点。研究通过对抗性攻击将可区分文本的嵌入与任意图像对齐，揭示了语义不相关的图像可以拥有相同文本的嵌入。技术在多个来源的文本数据集和图像上成功率达到100%。
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关键要点
- 新兴的多模态模型展示了零样本能力。
- 共享嵌入空间可能带来新的弱点。
- 研究通过对抗性攻击将文本嵌入与任意图像对齐。
- 语义不相关的图像可以拥有相同文本的嵌入。
- 视觉上难以区分的图像可以与不同文本的嵌入匹配。
- 技术在多个来源的文本数据集和图像上成功率达到100%。
- 如果不克服这个弱点，多模态模型无法稳定对齐不同模态的输入。
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