研究人员开发了CodeTracer，一个用于大型语言模型生成代码的水印框架。该系统采用强化学习方法，在代码生成过程中智能地偏向Token选择，确保水印可检测且不影响代码功能。CodeTracer将执行反馈与水印信号相结合，以优化策略学习，并在保持代码完整性和水印可检测性方面，其性能优于现有方法。 AI
影响 引入了一种保护LLM生成代码知识产权的新颖方法，可能影响代码安全和所有权。
排序理由 学术论文，详细介绍了一种新颖的代码水印方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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