arXiv · cs.AI· Bo Shao, Yihan Ma, Yiting Qu, Michael Backes, Yang Zhang·· 5 小时前
MemeTrace：用于安全感知迷因溯源分析的多模态LLM智能体
MemeTrace: A Multimodal LLM-Based Agent for Safety-Aware Meme Provenance Analysis
arXiv:2610.19267v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Bo Shao, Yihan Ma, Yiting Qu, Michael Backes, Yang Zhang
研究任务与主要进展
作者提出MemeTrace，一种基于多模态大语言模型的智能体，用于分析新兴网络迷因的来源、传播过程、文化符号及潜在社会风险。基于论文摘要，作者在包含100个真实世界迷因的Meme100数据集上结合人工标注和自动指标进行评估，报告称其显著优于VLM基线，尤其提高了对不安全迷因、虚假信息和敏感内容的检测准确率，并在视觉扰动下保持较强鲁棒性。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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