[논문리뷰] Shieldstral본 논문은 기존 안전 모델(guardrail models)이 가진 고정된 분류 체계의 한계를 해결하기 위해 Shieldstral을 제안합니다 . 기존 모델들은 파편화된 데이터셋의 서로 다른 Taxonomy로 인해 범용적인 적용이 어렵고, 배포 환경에 따라 달라지는 유연한 안전 정책을 반영하지 못한다는 문제가 있었습니다.#Review#Multimodal Safety#Content Moderation#Policy-Adaptive#Question-Answering#Model Merging#Data Unification2026년 7월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A Systematic Study of Cross-Modal Typographic Attacks on Audio-Visual Reasoning본 논문은 오디오-시각적 MLLM이 서로 다른 모달리티 간의 정보 불일치에 노출되었을 때 발생하는 취약점을 체계적으로 분석한다.#Review#Multi-modal Large Language Models#Audio Typography#Adversarial Attack#Cross-modal Robustness#Semantic Steering#Safety Application#Content Moderation2026년 4월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] D-HUMOR: Dark Humor Understanding via Multimodal Open-ended Reasoning온라인 밈(meme)에서 암묵적이고 문화적으로 민감한 다크 유머를 이해하고 탐지하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 기존 자원 및 방법론의 부족을 다루기 위해 다중모드 콘텐츠에서 다크 유머의 존재, 타겟 범주 및 강도를 식별하는 포괄적인 프레임워크를 제시합니다.#Review#Dark Humor Detection#Multimodal Reasoning#Vision-Language Models (VLMs)#Iterative Reasoning Refinement#Meme Analysis#Content Moderation#Cross-Modal Attention#Dataset Annotation2025년 9월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Personalized Safety Alignment for Text-to-Image Diffusion Models현재 텍스트-투-이미지(T2I) 확산 모델의 안전 메커니즘이 사용자의 다양한 연령, 정신 건강, 개인 신념 등의 선호도를 고려하지 않고 일률적인 기준을 적용하여 발생하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Personalized Safety Alignment#Text-to-Image Diffusion Models#DPO#User Preferences#Content Moderation#Generative AI#Cross-Attention#Safety Alignment2025년 8월 5일댓글 수 로딩 중