arXiv cs.AI· Hyojun Kim, Hyeseon An, Yo-Sub Han·· 8 天前AI 评分35
基于可学习前瞻与平衡分带的扩散语言模型水印方法
Watermarking Diffusion Language Models with Learned Foresight and Balanced Bands
AI 导读
研究人员提出一种扩散语言模型水印方法，通过学习词表分带与前瞻预测器优化选词，并按独立上下文-token对计数。在 WaterBench 上基于 LLaDA-8B-Instruct 评测，强水印在 1% 假阳性率下可检测至少 96% 的回复，LLM-judge 分数与无水印文本相当。该方法在 Dream、代码及问答任务上也维持了同等或更高检测率，且无明显精度损失。
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