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常熟市(方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)









徐州(云龙区,鼓楼区,金山桥,泉山区,铜山区。)









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昆山市 (玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇(花桥经济开发区)、张浦镇、千灯镇。)









太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)









镇江市 (京口区、润州区、丹徒区。)









张家港市(杨舍镇,塘桥镇,金港镇,锦丰镇,乐余镇,凤凰镇,南丰镇,大新镇)

  中新网北京10月24日电(记者 孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇人工智能(AI)研究论文称,研究人员开发出一种能为AI大语言模型(LLM)生成的文本添加水印的工具,或能提高对合成内容的鉴别和追溯能力。

  该论文介绍,大语言模型是广泛使用的人工智能工具,能为聊天机器人、写作支持和其他目的生成文本。不过,人们很难识别并追溯AI生成文本的来源,使信息的可靠性成疑。水印被认为能解决这一问题,但生产系统对质量和计算效率的严格要求阻碍了其规模化应用。

  在本项研究中,知名人工智能企业谷歌DeepMind团队开发出一个利用一种全新采样算法给AI生成文本添加水印的系统,称为SynthID-Text。该工具利用一个采样算法对LLM的词汇选择进行巧妙偏移,插入一个能被相关检测软件识别的签名。这既可以通过一种“扭曲”路径实现——该路径能提高水印质量但会轻微影响输出质量,或是通过一种能保留文本质量的“非扭曲”路径。

  论文作者团队在多个公开模型上评估了这些水印的可检测性,发现SynthID-Text的可检测性优于当前其他方法。该团队还用Gemini LLM的近2000万次在线对话回答评估了这些文本的质量,结果显示,非扭曲水印形式不会降低文本质量。同时,SynthID-Text的使用对LLM运行所需算力的影响可忽略不计,这也减少了其应用上的障碍。

  论文作者总结说,虽然编辑文本或改写输出就能避免出现文本水印,但他们的研究表明,一个为AI生成内容的生成式文本添加水印的工具是可行的,继而有望提升LLM使用的责任制和透明度。(完) 【编辑:张子怡】 新闻结尾 全新平台最新活动,最近在线直播免费观看下载,尽享精彩内容与互动体验!的相关文章 乘杭温高铁国庆游:一小时疾驰 沿线皆欢喜的相关文章
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