Awesome-LM-SSP

收录理由

这份清单由人工持续整理，面向所有关心大模型可信度的研究者与工程师，尤其侧重视觉-语言模型和扩散模型这类多模态系统。内容按安全、隐私等维度划分，再细分为越狱、提示注入、成员推断、模型窃取、遗忘机制、水印等具体方向。每篇论文都标注了适用的模型类型（如纯语言模型、视觉-语言模型、语音模型、扩散模型）以及贡献形态，比如基准测试、新数据集、智能体或防御方案，方便快速定位自己需要的部分。除了论文，还收录了综述、工具包、排行榜和竞赛信息，既能用来快速入门某个话题，也能找到可直接上手的代码仓库。项目通过社区提交 issue 的方式维护，能及时跟进各大顶会新接收的工作，保持内容鲜活。