研究人员开发了一个名为IntraGuard的新防御框架，以打击在学术同行评审中滥用大型语言模型（LLMs）的行为。该系统在手稿中嵌入隐藏指令，这些指令会干扰或改变AI生成的评审，从而阻止审稿人将工作完全外包给聊天机器人。IntraGuard通过在PDF结构中插入异构防御文本对象来实现这一点，而不会改变其视觉外观，在各种场合和聊天机器人设置下实现了高达84%的防御成功率。 AI
影响 引入了一种新颖的防御AI驱动的学术不端行为的方法，有可能维护同行评审的完整性。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了针对同行评审中AI滥用的新防御机制。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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