微软研究院首席研究员Dimitris Papailiopoulos借助GPT-5.6和Claude Fable 5,解决了悬置25年的MIMO检测难题。他们证明一个两步算法(LMMSE取整加贪心逐位翻转)能在多项式时间内精确命中最大似然阈值,填补了理论鸿沟。该算法复杂度为O(N³),贪心搜索仅需O(NlogN)步,且证明过程经作者逐行验证。
该研究提出基于最大似然的图像越狱提示算法,可黑盒迁移攻击MiniGPT-v2、LLaVA等多种多模态大模型,揭示其与语言模型越狱的联系并提出更高效的构造方法。研究评估了12种模型在13种情景下的脆弱性,强调需加强开源多模态模型的安全防护。
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