arXiv 自然语言处理· Claudiu Creanga, Liviu Dinu·· 7 小时前AI 评分39
本体不稳定性与统计放大：LLM 生成文本“拟人化”改写的悖论
Ontological Instability and Statistical Amplification: The Paradox of "Humanizing" LLM-Generated Text
AI 导读
研究发现使用 Mistral-7B-Instruct 对大语言模型生成文本进行拟人化改写时，动词多样性从 0.77 升至 0.92，文本反而更容易被检测。实验表明 RoBERTa 检测器主要追踪统计复杂度，在正式人类写作上的假阳性率高达 76.3%。此外，基于事件的 Latent Space 检测的最佳领域 AUC 仅为 0.577，结构抽象未能提升检测鲁棒性。
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