Le système Deep Aligned Visual Safety Prompt (DAVSP) a été proposé par une équipe de recherche de l'université Tsinghua en novembre 2025, et les résultats de recherche correspondants ont été publiés dans l'article «DAVSP : Alignement de sécurité pour les grands modèles vision-langage via une invite visuelle de sécurité profondément alignée"Elle a été acceptée par AAAI 2026".

DAVSP est une nouvelle méthode d'alignement sécurisé pour les modèles de vision du langage à grande échelle (LVLM), améliorant efficacement la résistance des LVLM aux requêtes malveillantes tout en préservant leur applicabilité aux requêtes légitimes. Cette méthode construit une zone de remplissage entraînable autour de l'image d'entrée, servant d'indice de sécurité visuel. Elle préserve les caractéristiques visuelles originales et élimine les goulots d'étranglement des performances causés par les perturbations de pixels, opérant ainsi un changement de paradigme grâce aux indices de sécurité visuels (VSP). La recherche propose également une nouvelle stratégie d'entraînement appelée Alignement Profond (DA). Partant du constat que les LVLM encodent intrinsèquement des informations malveillantes dans leur espace d'activation, les chercheurs construisent un vecteur de danger qui capture la direction sémantique dans la représentation interne du modèle, permettant de distinguer les requêtes malveillantes des requêtes légitimes.