PATE-Forensics：面向可解释深度伪造取证的感知即工具框架与通用 MLLM

英文标题：PATE-Forensics: Perception-as-Tool for Explainable Deepfake Forensics with General-Purpose MLLMs

论文《PATE-Forensics》提出了一种用于可解释深度伪造取证的“感知即工具”（Perception-as-Tool）范式。现有方法通常依赖针对任务适配的多模态大语言模型（MLLM），联合完成深度伪造检测、篡改定位与解释；该研究则借鉴 Agent 式工具调用思路，将感知能力作为可调用工具进行组织。该工作有望为开发者构建更模块化、可解释且可扩展的深度伪造分析系统提供新路径。论文编号为 arXiv:2608.18573v1，当前为新发布版本。

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