arXiv · cs.CL· Yue Xu·· 7 天前AI 评分46
从 token 到文件：AI 参与代码的多粒度检测与定位
From Tokens to Files: Multi-Granularity Detection and Localization of AI-Involved Code
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Yue Xu
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.27863v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
一项 arXiv 研究提出在 token 级别建模 AI 代码署名、并同时在行、块、文件三个粒度预测的检测框架：冻结的代码语言模型配两个低秩适配器，用逐 token 对数似然比提供局部证据。该方法在含 11,773 个 AI 参与文件的内部测试集上达到 72.4 macro F1（1% FPR），在未适配的 HybridCodeAuthorship 外部基准上行级 F1 达 62.5，高于原文报告的 56。在 19,445 个 2022 年前仓库的人工代码文件上，假阳性率保持在 0.55% 至 0.81%。
来源：arXiv · cs.CL · arxiv.org