ArGuard 共享任务：阿拉伯语模因和大语言模型提示中的有害内容检测

ArGuard 是一项关于阿拉伯语模因和 LLM 提示中有害内容检测的共享任务。它包括两个轨道：轨道 A 侧重于阿拉伯语模因中的多模式仇恨检测，而轨道 B 则致力于阿拉伯语 LLM 安全评估的有害提示检测。共有 58 个团队报名，35 个团队参与最终评估，27 个团队提交了系统描述论文。参与团队探索了 AraBERT、Jais 和 Qwen3-VL 等模型。最好的系统在 A1 上获得了 0.823 的宏观 F1 分数，在 A2 上获得了 0.419，在 B1 上获得了 0.984，在 B2 上获得了 0.790。 A2 中的细粒度模因分类是最具挑战性的设置，部分原因是标签稀疏和训练测试分布变化。