DecisionRobust：文本和视觉输入决策模型鲁棒性基准评测

DecisionRobust基准评测了文本和视觉输入决策模型的鲁棒性，涵盖实际决策场景和多种攻击方式，包括语义保留文本扰动、图像扰动和模态中的提示注入。评测了30个文本任务模型配置和17个视觉任务模型配置，发现攻击揭示了模型构建和选择中存在的漏洞，模型鲁棒性在不同任务和攻击类型中存在差异，标签一致性检查显著降低了攻击成功率。