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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。

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李佳近年来以第一作者发表的期刊论文有数十篇，还曾担任“中欧双边投资博弈模型及关系转变：基于欧盟新规制的研究”“新规制下中国对欧直接投资问题及对策研究”“欧洲央行非常规货币政策的非对称溢出效应研究”“课程思政改革要求下欧洲经货联盟改革研究中思想政治教育元素梳理”等多个教育部、上海市研究计划的项目负责人。