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HeRo

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7月7日
11:18
11:18官方账号arXiv cs.AI@Xuyang Chen, Xiang Li, Yangxinyu Xie, Qi Long
现有LLM水印方法有零位方案(区分文本是否为AI生成)和多比特方案(嵌入元数据),但多比特方案无法选择性披露——验证任何部分必须揭示整个信息,导致隐私泄露。论文提出分层词汇路由(HeRo)框架,递归划分词汇表并将水印信息分布到层次化层中,不同验证者仅能解码其权限对应的载荷。实验表明HeRo在保持文本质量(无偏采样)的同时支持细粒度访问控制,并实现高检测准确率和低延迟。代码已开源在GitHub。
论文HeRoLLM水印选择性披露AI安全文本生成

推荐理由:这篇论文解决了一个实际问题:LLM生成文本的水印如果只能全量披露会泄露隐私。HeRo允许你只给特定验证者看部分信息,像权限分级一样,挺巧妙的。
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