trustworthiness

Robust-TO通过将每帧可信度集成到智能框架中，解决了视频推理中的盲目信任问题，通过校准证据加权和可靠性感知推理，在现实扰动下提高了准确性。

本文系统评估了用于多模态癌症分析的基础模型表征，在真实世界队列上对单模态与多模态融合策略进行基准测试，并通过共形预测评估可信度。

介绍TrustLDM，一个全面评估语言扩散模型安全性、隐私性和公平性的基准测试，揭示其对齐行为在恶意后上下文环境下会退化。提出自动评估框架TrustLDM-Auto，用于识别脆弱配置。

本文刻画了多类分类中离散属性的近似属性校准，利用Lipschitz连续属性作为中介，将复杂度从类别数量降低到诱导复杂度维度。

本文挑战了当前视觉语言模型忠实地融合多模态数据的假设，提出了一种基于信息论的 Modality Translation Protocol，并引入了新指标（Toll、Curse、Fallacy of Seeing）来评估可信度，而非传统的多模态增益。

这篇愿景论文认为，代理间（A2A）网络中的信任必须从一开始就集成其中，因为现有的代理对齐技术不足以解决诸如对抗性组合和语义错位等系统性漏洞。

一篇全面综述，回顾了大型音频语言模型（LALMs）的可信度挑战，包括跨模态越狱和声学后门等漏洞，并提出了纵深防御路线图。