研究论文
On Evaluating Adversarial Robustness of Large Vision-Language Models
Yunqing Zhao, Tianyu Pang, Chao Du, Xiao Yang, Chongxuan Li, Ngai‐Man Cheung, Min Lin
阅读操作
确认中在文库中上传 PDF 后可生成中文音频讲解。
摘要与影响
摘要 · 节选
暂未获取摘要。可打开原文或 PDF，后续可基于全文生成更完整的速读。
逐年被引趋势
1890
25
1826
关键指标
19
被引次数 · OpenAlex
3.98
领域内被引倍数
同类平均 = 1
同类平均 = 1
前 5%
引用位次
同领域 · 同年份 · 同类型
同领域 · 同年份 · 同类型
0
参考文献
Google Scholar 与 OpenAlex 的被引统计范围不同，数值存在差异属正常。
AI 辅助阅读
依据：文献信息
论文问答
当前基于文献信息回答
可就本文提问；依据不足时会说明。
学术脉络
学科主题
计算机 / AIAdversarial Robustness in Machine Learning
Ethics and Social Impacts of AI · Explainable Artificial Intelligence (XAI)
参考文献 0
暂无参考文献明细
引用本文 19
Unmasking Toxicity and Vulnerabilities in Large Vision-Language Models
被引 1Abdulkadir Erol, Trilok Padhi, Agnik Saha · ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology · 2026
Confound from all Sides, Distill with Resilience: Multi-Objective Adversarial Paths to Zero-Shot Robustness
被引 1Junhao Dong, Jiao Liu, Xinghua Qu · 2025
Revisiting Adversarial Robustness in Large-Scale 3-D Vision–Language Models
被引 0Xuanxiang Lin, Yan Huang, Longkun Zou · IEEE Access · 2026
按被引量排序，此处列出前 3 条