arXiv · cs.CL· Claudiu Creanga·· 24 天前AI 评分48
AI 文本检测器的悖论：让 LLM 生成文本更“人化”反而更易被检出
Ontological Instability and Statistical Amplification: The Paradox of "Humanizing" LLM-Generated Text
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Claudiu Creanga
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.03110v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究分析基于 RoBERTa 的 AI 文本检测器，在 M4 数据集（N=10,000）和受控生成（N=300）上测试发现：当 Mistral-7B-Instruct 被要求把机器文本写得“更像人”时，Verb Diversity 从 0.77 升至 0.92，反而更易被检出；检测分数追踪统计复杂度，导致正式人类文体的误报率达 76.3%。
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