深度分析 「強制延期攻擊」揭露多模態大型語言模型級聯推論的計算分配漏洞 隨著多模態大型語言模型因視覺推理需求而成本飆升，業界採用弱模型先行、信心不足時再交由強模型的級聯策略。研究提出「強制延期攻擊」(FDA)，透過在影像邊緣加入通用觸發器，降低弱模型信心，使查詢被迫轉至強模型。實驗顯示該攻擊在多種資料集與模型上均能提升強模型路由率，削弱級聯效能。
