近日,，由計(jì)算機(jī)學(xué)院智能視覺計(jì)算團(tuán)隊(duì)明鏑,、馮欣老師等及其指導(dǎo)的研究生任鵬同學(xué)共同完成的論文,，在全球備受矚目的2024年度神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)（NeurIPS 2024）上發(fā)表。此次會(huì)議于2024年12月9-14日在加拿大溫哥華召開,，任鵬同學(xué)在會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)做了論文展示匯報(bào),。此次論文發(fā)表是我校人工智能領(lǐng)域的研究成果在該頂級(jí)學(xué)術(shù)舞臺(tái)上的首次亮相,。

NeurIPS,，全稱神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems），是人工智能領(lǐng)域最具權(quán)威性和影響力的國際頂級(jí)會(huì)議之一,，每年吸引全球數(shù)千名頂尖學(xué)者,、研究人員和行業(yè)專家參與。該會(huì)議致力于推動(dòng)人工智能及相關(guān)領(lǐng)域的研究進(jìn)展,，涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí),、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺,、自然語言處理等前沿方向,，代表了人工智能領(lǐng)域最新的發(fā)展方向和水平，在業(yè)內(nèi)具有極高的影響力,。在此次NeurIPS會(huì)議中,，人工智能領(lǐng)域知名學(xué)者李飛飛、何愷明教授分別受邀做了精彩的大會(huì)主旨報(bào)告,。我校師生的論文能夠在本次會(huì)議成功發(fā)表,，充分證明了他們?cè)谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域的深入研究和卓越貢獻(xiàn)，不僅標(biāo)志著我校在計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的研究實(shí)力再次獲得國際頂級(jí)會(huì)議的認(rèn)可,，也充分展示了我校師生的卓越科研能力和創(chuàng)新精神,。

此次被錄用論文：Boosting the Transferability of Adversarial Attack on Vision Transformer with Adaptive Token Tuning (https://github.com/MisterRpeng/ATT)，聚焦于人工智能安全——深度學(xué)習(xí)模型對(duì)抗攻擊領(lǐng)域,。針對(duì)視覺Transformer大模型的安全問題,，提出了一種新的自適應(yīng)令牌調(diào)整（Adaptive Token Tuning，ATT）方法,。該方法通過結(jié)合自適應(yīng)梯度縮放策略,、自步令牌丟棄策略及混合令牌梯度截?cái)嗖呗?，從不同層面減少了跨層令牌梯度的總體方差，增強(qiáng)了輸入樣本的多樣性及深層網(wǎng)絡(luò)自注意力機(jī)制的有效性,。大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，論文所提出的 ATT 攻擊方法提升了 10.1%的平均黑盒攻擊性能，大幅提升了黑盒攻擊的跨模型可遷移性,。該成果不僅具有較高的理論價(jià)值,，也為大模型的安全應(yīng)用和發(fā)展注入了新的活力和動(dòng)力。

計(jì)算機(jī)學(xué)院智能視覺計(jì)算團(tuán)隊(duì)長期以來致力于人工智能領(lǐng)域的前沿研究,，經(jīng)過近10年的積累,，取得了豐碩的學(xué)術(shù)成果，近兩年先后在人工智能計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議ICCV (2023),、CVPR(2024)及頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊IEEE Transaction on Patter Analysis and Machine Intelligence上（TPAMI）上取得突破,。此次NeurIPS 2024論文的成功錄用是我校計(jì)算機(jī)學(xué)院在人工智能領(lǐng)域取得的又一重要里程碑。相信在全校師生的共同努力下,，計(jì)算機(jī)學(xué)院將在未來的發(fā)展中取得更加輝煌的成就,，為推動(dòng)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。