연구진은 기존 다중 모드 안전 시스템의 맹점을 드러내는 혐오 광학 착시 현상을 연구했어요.
Adaptive View Retrieval 프레임워크는 이미지와 숨겨진 메시지 템플릿을 위한 보완적인 시점 은행을 조립하고, 신뢰할 시점을 선택하며, 숨겨진 메시지 식별을 검색하고, 회수된 증거가 유해한지 교정합니다.
HatefulIllusion 데이터셋에서 Adaptive View Retrieval은 93.2%의 균형 잡힌 정확도를 달성하며, 기존 방식보다 혐오 표현, 상징, 가시성 수준에서 우수한 성능을 보였어요.