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新的READER框架从文本中解码大型语言模型作者身份
研究人员开发了READER，一个用于识别给定文本由哪个大型语言模型（LLM）生成的新框架，即使在提示词变化的情况下也能实现。该方法使用一个固定的代理LLM来分析激活空间并跨多个响应累积证据。READER实现了显著的准确性，优于先前的方法，并证明了更强的LLM拥有更易于解码的作者身份结构。
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新的AI文本检测器READER性能超越大型模型
研究人员开发了READER（READER），一种新颖的AI生成文本检测系统，通过结合基于推理的方法，其性能超越了大型模型。该系统在一个精心策划的推理和判决数据集上进行了微调，为其分类提供了解释。同时，发布了一个包含超过73,000个文本样本的综合数据集，其中包括真实的《纽约时报》文章和由各种最先进的LLM生成的合成版本，以帮助开发更强大的检测和归因方法。