多模态大模型

MLingualFC: Evaluating Jailbreak Vulnerabilities in Multilingual Vision-Language Models

MLingualFC: 评估多语言视觉语言模型中的越狱漏洞

Rishabh Makwana, Mamta, Deeksha Varshney, Oana Cocarascu

机构 * Dwarkadas Jivanlal Sanghvi College of Engineering（达沃拉斯·吉万拉尔·桑格维工程学院） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； Indian Institute of Technology Jodhpur（印度理工学院朱罗普尔） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出多语言多模态基准MLingualFC，使用流程图编码有害指令评估多语言VLM的越狱漏洞，发现拉丁语系攻击成功率显著高于非拉丁语系，揭示安全机制跨语言泛化不足。

AutoVQA-G: Self-Improving Agentic Framework for Automated Visual Question Answering and Grounding Annotation

AutoVQA-G：用于自动视觉问答与接地标注的自我改进代理框架

Rongsheng Hu, Runwei Guan, Yicheng Di, Jiayu Bao, Yuan Liu

机构 * School of Artificial Intelligence（人工智能学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出AutoVQA-G框架，通过迭代优化流程提升视觉问答接地标注的准确性，优于现有多模态LLM，为构建高质量数据促进更稳健的视觉语言模型训练提供新方法。

Comments Accepted at IEEE ICASSP 2026. 5 pages, 5 figures. Code available at https://github.com/rohnson1999/AutoVQA-G

Journal ref Proc. 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 12312-12316, 2026

TraversalBench: Challenging Paths to Follow for Vision Language Models

TraversalBench: 为视觉语言模型设计的复杂路径挑战测试集

Clara Petrova, Zhuo Chen, Marin Soljačić

机构 * Massachusetts Institute of Technology, Department of Physics（麻省理工学院物理系） ； Massachusetts Institute of Technology, Institute for Data, Systems, and Society（麻省理工学院数据、系统与社会研究所） ； NSF AI Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions（国家科学基金会人工智能与基本相互作用AI研究所） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出TraversalBench，一个用于评估视觉语言模型复杂视觉路径跟随能力的受控基准测试集，发现自相交是主要困难来源，揭示了模型在路径感知上的局限性。

Efficient Onboard Vision-Language Inference in UAV-Enabled Low-Altitude Economy Networks via LLM-Enhanced Optimization

基于LLM增强优化的无人机低空经济网络高效机载视觉-语言推理

Yang Li, Ruichen Zhang, Yinqiu Liu, Guangyuan Liu, Abbas Jamalipour, Xianbin Wang, Dong In Kim

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（计算与数据科学学院、新加坡国立科技大学） ； The University of Sydney, Sydney, Australia（悉尼大学、澳大利亚悉尼） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Western University, London, Canada（电气与计算机工程系、西方大学、加拿大伦敦） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University, South Korea（电气与计算机工程系、全州大学、韩国） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对无人机低空经济网络中机载视觉-语言模型推理的准确性与通信效率挑战，提出分层优化框架，包括交替分辨率与功率优化算法及大语言模型增强的强化学习轨迹优化方法，有效提升推理性能与通信效率。

CL-CLIP: CLIP-Based Continual Learning Framework with Cost-Volume Category Decoupling for Object Detection

CL-CLIP: 基于CLIP的持续学习框架与代价体积类别解耦用于目标检测

Zihan Liu, Yuguang Yang, Shengjie Su, Jianing Pang, Linlin Yang, Chunyu Xie, Nikolai Yu. Zolotykh, Baochang Zhang

机构 * National College for Excellent Engineers, Beihang University（卓越工程师学院，北京航空航天大学） ； AI Research, Qihoo 360（360人工智能研究院，奇虎360） ； School of Electronic Information Engineering, Beihang University（电子信息学院，北京航空航天大学） ； School of Cyber Science and Technology, Beihang University（网络安全科学与技术学院，北京航空航天大学） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（计算机科学与工程学院，北京航空航天大学） ； State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China（媒体融合与传播国家重点实验室，中国传媒大学） ； Institute of Information Technology, Mathematics and Mechanics, Lobachebsky University（信息技术、数学与力学学院，洛瓦茨基大学） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（人工智能学院，北京航空航天大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CL-CLIP框架，通过代价体积引导的类别解耦，增强开放词汇检测器的持续学习能力，缓解灾难性遗忘，在PASCAL VOC和MS-COCO上显著提升F-ViT基线性能。

Diagnosing Visual Ignorance in Vision-Language Models

诊断视觉语言模型中的视觉忽视

Runyu Zhou, Qi Zhang, Qixun Wang, Yisen Wang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究视觉语言模型依赖语言先验的内部机制，通过层替换和探针分析揭示多阶段瓶颈，并引入渐进视觉退化指标发现基准测试可能奖励视觉忽视。

MedSIGHT: Towards Grounded Visual Comprehension in Medical Large Vision-Language Models

MedSIGHT：迈向医学大型视觉语言模型中的基础视觉理解

Aofei Chang, Le Huang, Alex James Boyd, Parminder Bhatia, Taha Kass-Hout, Fenglong Ma, Cao Xiao

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出MedSIGHT框架，通过区域感知器、医学区域码本和渐进训练策略，统一医学视觉语言模型的语义理解和像素级分割，在72K数据上达到多模态理解与分割的SOTA。

Comments Accepted at ICML 2026

The Dual Mechanisms of Spatial Variable Binding in Vision-Language Models

视觉-语言模型中空间变量绑定的双重机制

Kelly Cui, Nikhil Prakash, Shoval Messica, Ayush Raina, David Bau, Antonio Torralba, Tamar Rott Shaham

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Northeastern University（东北大学） ； Sony Playstation（索尼PlayStation） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文揭示视觉-语言模型通过语言骨干中的内容无关空间关系编码和视觉编码器中的全局布局表示两种机制实现空间变量绑定，其中视觉编码器起主导作用。

Comments 37 pages, 53 figures

RAPTOR+: A Visually Grounded Vision-Language Framework to Improve Clinical Trust and Auditability in Automated Cancer Referral Processing

RAPTOR+: 一种基于视觉的视觉-语言框架，用于提高自动化癌症转诊处理中的临床信任度和可审计性

Sofiat Abioye, Ufaq Khan, Shazad Ashraf, Anusha Jose, Adam Byfield, Lukman Akanbi, Muhammad Bilal

机构 * Birmingham City University（伯明翰城市大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust（伯明翰大学医院 NHS 基础信托） ； NHS England（英格兰国家卫生服务体系） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出RAPTOR+多模态框架，通过微调视觉-语言模型实现端到端转诊理解，在结直肠癌转诊表单上显著提升提取准确性和证据定位能力。

Comments 12 pages 4 figures

Topology-Aware Layer Pruning for Large Vision-Language Models

面向拓扑的层剪枝用于大型视觉-语言模型

Pengcheng Zheng, Chaoning Zhang, Ya Wen, Wang Liu, Qigan Sun, Jiarong Mo, Jiaquan Zhang, Jewon Lee, Tae-Ho Kim, Kuien Liu, Tianyu Li, Caiyan Qin, Yang Yang

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种面向拓扑的层剪枝框架，用于大型视觉-语言模型，通过利用拓扑持续同调量化层间拓扑一致性，实现自适应剪枝以保留关键表示转换。

Comments This manuscript has been withdrawn by the authors. It reproduced the methodology of Gardinazzi et al., arXiv:2410.11042, without citation, and utilized code and data from the associated repository (github.com/RitAreaSciencePark/ZigZagLLMs) without disclosure or violate the MIT License. A revised future version with full attribution may be prepared. For any feedback, please contact Pengcheng Zheng

VOLD: Reasoning Transfer from LLMs to Vision-Language Models via On-Policy Distillation

VOLD：通过在线蒸馏将LLM推理能力转移到视觉语言模型

Walid Bousselham, Hilde Kuehne, Cordelia Schmid

机构 * Tuebingen AI Center（图宾根人工智能中心） ； University of Tuebingen（图宾根大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； Inria, École Normale Supérieure, CNRS, PSL Research University（法国国家科学研究院、巴黎-萨克勒大学、École Normale Supérieure、PSL研究大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出VOLD框架，通过在线蒸馏将文本模型的推理能力转移到视觉语言模型，利用组相对策略优化与在线蒸馏结合，提升推理性能，并验证了冷启动对齐在在线训练中的重要性。

Comments www.walidbousselham.com/VOLD/

SkelHCC: A Hyperbolic CLIP-Driven Cache Adaptation Framework for Skeleton-based One-Shot Action Recognition

SkelHCC：一种基于双曲CLIP驱动的缓存自适应框架用于骨架基础的一次动作识别

Yanan Liu, Anqi Zhu, Jingmin Zhu, Jun Liu, Hossein Rahmani, Mohammed Bennamoun, Farid Boussaid, Dan Xu, Qiuhong Ke

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出SkelHCC框架，利用双曲几何编码骨架层次结构，结合CLIP和免训练缓存实现一次动作识别，在三个数据集上达到最优。

Comments Accepted by ICML 2026

BYORn: Bootstrap Your Own Responses to Defend Large Vision-Language Models Against Backdoor Attacks

BYORn：自举你的响应以防御大型视觉-语言模型的后门攻击

Ivan Sabolić, Marin Oršić, Josip Šarić, Sven Lončarić

机构 * University of Rijeka（里耶卡大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出BYORn框架，通过识别并替换语义不合理的后门目标响应，打破触发器与目标输出的关联，从而在保持干净任务性能的同时提升对后门攻击的鲁棒性。

Comments Accepted to ICML 2026

Concept-wise Attention for Fine-grained Concept Bottleneck Models

面向细粒度概念瓶颈模型的概念级注意力机制

Minghong Zhong, Guoshuai Zou, Kanghao Chen, Dexia Chen, Ruixuan Wang

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出概念级注意力机制（CoAt-CBM），通过可学习概念视觉查询和概念对比优化，实现自适应细粒度图像-概念对齐，解决预训练偏差和概念互斥问题，显著提升性能。

Comments Withdrawn by authors for revision and improvement

PlatonicNav: Unveiling Semantic Correspondence in Navigation with Platonic Topological Maps

PlatonicNav: 在导航中揭示柏拉图式拓扑地图的语义对应

Junlin Long, Zeyu Zhang, Xu Deng, Yiran Wang, Yue Yang, Luke Borgnolo, Maxwell Twelftree, Yang Zhao

机构 * USYD（新南威尔士大学） ； Maincode ； UNSW（新南威尔士大学） ； La Trobe（拉特罗布大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出PlatonicNav框架，通过自监督视觉编码器构建柏拉图式拓扑地图，无需跨模态训练即可统一视觉目标导航、跨模态目标导航和视觉语言导航任务。

Hierarchical Semantic-Augmented Navigation: Optimal Transport and Graph-Driven Reasoning for Vision-Language Navigation

层级语义增强导航：面向视觉语言导航的最优传输与图驱动推理

Xiang Fang, Wanlong Fang, Changshuo Wang

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） ； Interdisciplinary Graduate Programme, Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学交叉学科研究生项目） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出层级语义增强导航框架，通过动态层级语义场景图、基于最优传输的拓扑规划器与图感知强化学习策略，解决连续环境中的视觉语言导航难题，实现最优性能。

Comments Published in NeurIPS 2025, address some typos

T-CLIP: Enabling Thermal Perception for Contrastive Language-Image Pretraining

T-CLIP：面向对比语言-图像预训练的热感知

Tayeba Qazi, Ayush Maheshwari, Prerana Mukherjee, Brejesh Lall

机构 * Indian Institute of Technology Delhi, India（印度理工学院德里分校） ； NVIDIA AI Technology Center, India（NVIDIA AI技术中心） ； Jawaharlal Nehru University, India（贾瓦哈拉尔·尼赫鲁大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对CLIP无法对齐热图像与文本描述的问题，提出物理感知的热描述数据集IR-Cap和解耦双LoRA框架T-CLIP，实现场景级和对象级热理解，在跨模态检索任务上超越所有基线。

Comments 34pages (including references and appendix), 13 figures

"Înţelegi Româneşte?'' A Recipe for Romanian Vision-Language Models

Înţelegi Româneşte?'' 罗马尼亚语视觉语言模型的构建配方

Mihai Masala, Marius Leordeanu, Mihai Dascalu, Traian Rebedea

机构 * National University of Science and Technology POLITEHNICA Bucharest（波兰技术大学布加勒斯特国家大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文系统研究了构建罗马尼亚语视觉语言模型（VLM）的完整流程，通过翻译英文语料、消融实验分析视觉骨干、语言骨干和OCR数据的影响，并构建文化本地化评估集HoraVQA，证明罗马尼亚语适配模型在性能上超越同尺寸甚至更大尺寸的模型。

OpenDPR: Open-Vocabulary Change Detection via Vision-Centric Diffusion-Guided Prototype Retrieval for Remote Sensing Imagery

OpenDPR：面向遥感影像的基于视觉中心扩散引导原型检索的开放词汇变化检测

Qi Guo, Jue Wang, Yinhe Liu, Yanfei Zhong

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出OpenDPR框架，通过扩散模型构建原型并检索视觉相似性，解决开放词汇变化检测中类别识别瓶颈，并设计S2C模块增强变化定位能力。

Comments Accepted by CVPR 2026

PolarMem: A Training-Free Polarized Latent Graph Memory for Verifiable Vision-Language Models

PolarMem: 一种无需训练的可验证视觉语言模型极化隐式图记忆

Zhisheng Chen, Tingyu Wu, Zijie Zhou, Zhengwei Xie, Jinhan Li, Ziyan Weng, Liang Lin, Jingwei Song, Zikai Xiao, Yingwei Zhang

机构 * ICT, CAS（中国科学院信息科技研究院） ； UCAS（中国科学院大学） ； CUPB（中国政法大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； CityU-DG（城市大学-数据科学） ； HKU（香港大学） ； ZJU（浙江大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出PolarMem，一种无需训练的极化隐式图记忆框架，通过语义一致性验证和自适应分布划分将视觉语言模型感知信号转化为HAS、NOT_HAS和Uncertain记忆状态，并采用词典逻辑感知检索协议优先保证逻辑一致性，从而提升检索密集型任务性能并减少矛盾。

Scaling Pre-training to One Hundred Billion Data for Vision Language Models

将视觉语言模型的预训练扩展到一千亿数据

Xiao Wang, Ibrahim Alabdulmohsin, Daniel Salz, Zhe Li, Keran Rong, Xiaohua Zhai

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文通过实验探究将视觉语言模型预训练数据扩展到一千亿规模的效果，发现传统基准性能饱和，但文化多样性任务和低资源语言受益显著，并指出质量过滤可能减少文化多样性。

Comments v2: CVPR Findings'26

MultiPriv: Benchmarking Individual-Level Privacy Reasoning in Vision-Language Models

MultiPriv: 视觉语言模型中个体级隐私推理的基准测试

Xiongtao Sun, Hui Li, Jiaming Zhang, Yujie Yang, Kaili Liu, Ruxin Feng, Wen Jun Tan, Wei Yang Bryan Lim

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对视觉语言模型通过层次化链式推理关联多模态数据识别个体的隐私风险，提出首个系统评估个体级隐私推理的基准MultiPriv，包含隐私感知与推理框架、双语多模态数据集和九项挑战任务，对50多个开源和商业模型评估发现60%的模型能以高达80%的准确率进行个体级隐私推理。

Tiny but Trusted: Efficient Vision-Language Reasoning for Time-Series Anomaly Detection

小巧但可信：面向时间序列异常检测的高效视觉-语言推理

Xiaona Zhou, Muntasir Wahed, Tianjiao Yu, Constantin Brif, Ismini Lourentzou

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Sandia National Laboratories（桑迪亚国家实验室） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对时间序列异常检测中缺乏自然语言解释的问题，构建VisAnomBench基准并微调参数高效的视觉-语言模型VisAnomReasoner，在准确性和泛化性上显著超越基线。

SCoOP: Semantic Consistent Opinion Pooling for Uncertainty Quantification in Multiple Vision-Language Model Systems

SCoOP: 多视觉-语言模型系统中用于不确定性量化的语义一致意见池化

Chung-En Johnny Yu, Brian Jalaian, Nathaniel D. Bastian

机构 * University of West Florida（西佛罗里达大学） ； United States Military Academy（美国军事学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SCoOP框架，通过不确定性加权的线性意见池化聚合多个视觉-语言模型的输出，实现无训练的不确定性量化，有效检测幻觉并支持高不确定性样本的弃权。

Comments Accepted to ICLR 2026 Workshop on Agentic AI in the Wild: From Hallucinations to Reliable Autonomy

CrystalXRD-Bench: Benchmarking Vision-Language Models for XRD Peak Indexing Across Diverse Crystalline Materials

CrystalXRD-Bench：面向多种晶体材料的XRD峰索引的视觉-语言模型基准测试

Chengliang Xu, Xiaogang Li, Peiyao Xiao, Beng Wang, Hu Wei, Bing Zhao

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出CrystalXRD-Bench基准，通过250个样本评估视觉-语言模型从粉末XRD图谱中识别米勒指数（HKL）的能力，发现最佳模型Jaccard得分仅0.5888，任务远未解决。

Comments 18 pages, 10 figures

Self-Prophetic Decoding to Unlock Visual Search in LVLMs

自预言解码以解锁LVLM中的视觉搜索

Zhendong He, Qiyuan Dai, Guanbin Li, Liang Lin, Sibei Yang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出SeProD框架，通过自预言解码利用预训练模型的内在单步能力，以无训练、即插即用的方式增强LVLM在多步视觉搜索中的连贯推理，在4个基准的12个分割上一致提升性能。

Comments Accepted at ICML 2026

CIVIC: End-to-End Sequence Compactness for Efficient Vision-Language Models

CIVIC: 面向高效视觉语言模型的端到端序列紧凑性

Fengze Yang, Bo Yu, Xuewen Luo, Cathy Liu, Chenxi Liu

机构 * Department of Civil & Environmental Engineering（土木与环境工程系） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出CIVIC框架，通过路径一致的紧凑视觉推理，在视觉编码器、投影层、LLM预填充和KV缓存中保持紧凑序列表示，减少非连续内存访问和局部合并开销，在Qwen3-VL架构上实现KV缓存内存降至约三分之一并降低端到端推理延迟，同时通过文本对齐KL蒸馏和自适应空间保留下限保持精度。

Comments 11 pages, 6 figures, 2 tables, conference

CogVLA: Cognition-Aligned Vision-Language-Action Model via Instruction-Driven Routing & Sparsification

CogVLA: 通过指令驱动路由与稀疏化实现认知对齐的视觉-语言-动作模型

Wei Li, Renshan Zhang, Rui Shao, Jie He, Liqiang Nie

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳校区计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CogVLA框架，通过指令驱动路由和稀疏化机制，在LIBERO基准和真实机器人任务上以2.5倍训练成本降低和2.8倍推理延迟降低实现97.4%和70.0%的成功率。

Comments Accepted to NeurIPS 2025, Project Page: https://jiutian-vl.github.io/CogVLA-page

Real Images, Worse Judgments: Evaluating Vision-Language Models on Concreteness and Imagery

真实图像，更差判断：评估视觉-语言模型在具体性和意象性上的表现

Yifan Jiang, Ruoxi Ning, Sheng Yao, Freda Shi

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文通过具体性和意象性评分任务，发现真实图像上下文不仅未提升视觉-语言模型与人类判断的一致性，反而在视觉证据相关性低时加剧偏差，并表明推理时聚焦文本指令可缓解退化。

On the Robustness of Machine Unlearning for Vision-Language Models

机器遗忘在视觉-语言模型中的鲁棒性研究

Yujie Lin, Kaidi Jia, Jiayao Ma, Chengyi Yang, Jinsong Su

机构 * Xiamen University（厦门大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文首次系统调查了视觉-语言模型机器遗忘的鲁棒性，通过提出三种攻击范式揭示现有方法往往隐藏而非彻底移除目标知识。