多模態偽造偵測

深度分析

CORE：衝突導向推理提升大型多模態語言模型的少樣本偽造偵測效能

隨著生成式AI讓多模態假新聞更逼真，研究提出CORE框架以衝突導向推理讓大型多模態語言模型具備顯式衝突辨識能力，僅需少量或零樣本即可偵測新型偽造，實驗顯著超越現有方法。核心建構了14k筆衝突屬性語料庫，提供細粒度衝突因子與來源標註，藉此進行衝突感知訓練，提升模型在人類般的語意與物理不一致判斷上表現。