近日，中国科学院软件研究所团队聚焦多模态有害内容识别、跨模态语义检索、大模型安全防护等问题，在生成式AI内容安全检测与模型安全研究方面取得系列进展。
针对网络模因有害内容隐蔽、且在形式、主题与时间上持续演化，研究提出了RepMD方法，依托攻击树理论构建设计理念图DCG，通过对历史有害模因进行设计步骤复现和图剪枝，提炼有害模因设计流程，并利用该图指导多模态大模型进行有害模因检测。这是从有害模因图的“设计理念”角度建模有害模因的生成逻辑，为溯源和分析恶意用户的攻击行为提供支撑。实验结果显示，RepMD检测精度达81.1%，在类型迁移与时间演化场景下均保持稳定性能。人工评估显示，该方法可提升审核效率，使单个模因的判别时间缩短15至30秒。
针对短视频中仇恨信息隐蔽性强、模态干扰问题，研究提出了从特征融合转向决策仲裁的SAGE框架。SAGE设计了相互解耦的模态专家网络，保留各模态的独立语义表达，并通过全局专家协商与实例级“仲裁庭”机制，根据证据显著性动态做出判断。在经典数据集上，SAGE优于现有主流框架，准确率提升6.64%至21.23%。
针对生成式检索语义区分能力不足、对齐偏置和闭集检索限制等问题，研究提出了SIGMA框架，构建了分层语义标识符体系。SIGMA通过多粒度层级标识符，保证图像表示的唯一性与语义一致性，并提出渐进式“语义内化”训练策略，引入语义软标签刻画细粒度图文对应关系，使模型具备对未见样本动态标识符分配的能力，实现开放集检索。在经典数据集上，SIGMA在Recall@1、5、10指标上分别提升10.65%、8.50%和7.00%。
针对大语言模型面临的提示注入攻击风险，研究提出了InstruCoT方法，构建多样化攻击数据合成机制，并引入指令级Chain-of-Thought微调策略，使模型能够显式识别、推理并拒绝恶意指令。研究从行为偏移、隐私泄露和有害输出三个维度进行实验评估。结果显示，InstruCoT在四种主流大模型上均优于基线方法，并在安全增强的同时保持了模型原有的实用性能。
相关论文被自然语言处理领域顶级会议ACL 2026接收。研究工作得到国家重点研发计划的支持。
11月8日，记者从南方科技大学获悉，该校地球与空间科学系副教授胡佳顺研究团队与南洋理工大学助理教授卢卡·达尔&mid 中美科研人员通过对早期角龙类恐龙颅腔形态进行研究发现，随着体型增大，角龙类恐龙在听觉、嗅觉和聪明程度等方面出现 本报北京11月14日讯（记者 高毅哲）今天，教育部、人力资源社会保障部召开2025届全国普通高校毕业生就业创业工作会议，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十届三中全会精 在第十五届中国航展期间，首次实装参展的中国海军和首批舰载机女飞行学员——韩梦和王梦迪，成为关注的焦点。两位“00后”舰载机女飞行学员主要负责在室内场馆的人民海军展厅进行招飞政策宣讲、 学龄前时期是儿童身心发展的重要阶段，学前教育是国民教育体系的重要组成部分。习近平总书记强调：“要加强对基础教育的支持力度，办好学前教育。”为实现“幼有所育”，规范和促进学前教育发展，满足 中国教育报-中国教育新闻网讯（记者 程墨 通讯员 高翔）11月12日，华中科技大学发布消息，华中科技大学国家脉冲强磁场科学中心教授李亮团队日前与东方电气集团东方电机有限公司合作，成功实现了26兆瓦 。本文链接：生成式AI内容安全检测与模型安全研究获进展http://www.sushuapos.com/show-12-2876-0.html
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