NVIDIA（英伟达）

Output Type Before Quality: A Standards-Derived XAI Admissibility Rubric for Autonomous-Driving Safety

先输出类型，后质量：基于标准的自动驾驶安全XAI可接受性评估标准

Abhinaw Priyadershi, Mandar Pitale, Jelena Frtunikj, Maria Spence

机构 * NVIDIA Corporation（英伟达公司） ； NVIDIA GmbH（英伟达德国分公司） 纠错

AI总结 针对基于ML的自动驾驶安全标准与XAI方法输出类型不匹配的证据类型缺口，从多个安全标准推导出19项可测试证据标准，评估六类XAI方法，发现因果XAI在三个生命周期阶段结构上必需，并提出了结构可接受性概念。

Comments Accepted at SAFECOMP 2026 Workshops (SASSUR); to appear in Springer LNCS

MirrorCheck: Efficient Adversarial Defense for Vision-Language Models

MirrorCheck: 视觉-语言模型的高效对抗防御

Samar Fares, Klea Ziu, Toluwani Aremu, Nikita Durasov, Martin Takáč, Pascal Fua, Ivan Laptev, Karthik Nandakumar

机构 * Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎伊德大学人工智能大学） ； NVIDIA ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

AI总结 提出MirrorCheck框架，利用文本到图像模型和随机化策略检测并防御针对视觉-语言模型的自适应对抗攻击。