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Machine-generated texts
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新框架改进机器生成文本检测
研究人员开发了一个新框架，通过考虑机器生成文本（MGTs）隐藏的人类相似性来改进其检测。现有方法常常失效，因为它们假设MGTs完全像机器，忽略了与人类写作非常相似的片段。这种新方法从理论上分析了这些类人片段的影响，并提出了一个模型无关的框架，过滤掉这些片段以提高检测准确性。
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新框架模拟令牌关系以检测机器生成文本
研究人员开发了一个新的框架，通过模拟令牌级别的检测分数来检测机器生成文本。这种方法解决了文本生成中可能导致检测偏差的固有随机性挑战。所提出的方法使用受马尔可夫启发的校准在本地优化令牌证据，并通过明确的逻辑规则对全局关系进行建模，从而在计算成本低的情况下显著提高了各种场景下的检测性能。