对于检测机器生成文本的分类性能进行了批判性研究，发现分类器对文体变化和文本复杂性的差异非常敏感，在某些情况下完全退化为随机分类器，同时易于阅读的文本易于被误分类，而复杂文本的性能较高。

Jun, 2024

本文提出一种针对机器生成文档与人工撰写文档进行区分的无监督学习方法，通过利用高阶 n 元模型进行分类，并使用疑似标注文档来训练分类器的集合，成功实现了对疑似机器生成文档的准确评估，并且该方法可适用于各种规模的大型语言模型。

Nov, 2021

通过引入一个新的系统 T5LLMCipher，结合预训练的 T5 编码器和 LLM 嵌入子聚类，我们在 9 个不同生成器和领域中评估了我们的方法，并发现与现有方法相比，我们的方法在看不见的生成器和领域中对机器生成的文本的 F1 得分平均提高了 19.6％，正确属性文本的生成器的准确率达到 93.6％。

Jan, 2024

通过对人类写作文本和基于大型语言模型的生成文本进行比较研究，该论文展示了在不同文体中对于人类文本和生成文本进行分类的机器学习模型的效果，同时指出在故事写作方面识别生成文本的困难性，为未来在人工智能文本识别方面提供了启示和研究数据集。

Jul, 2023

研究概述了语言模型产生的虚假文本、媒体关注度、自然语言生成、社会意义等关键词，同时探索了机器产生文本的趋势和更大的社会影响。

Jan, 2024

通过对三种不同方法进行深入评估，即传统的浅层学习、语言模型（LM）微调和多语言模型微调，本文对文本生成的重要性有了显著进展，尤其是在区分人类和机器生成文本方面，结果表明这些方法在性能上存在显著差异，强调了在自然语言处理领域中继续推进的重要性，为未来创造强大且具有高度辨别力的模型铺平了道路。

Nov, 2023

本文讨论了神经语言模型与人工写作之间的风格差异，发现传统风格测量技术不能有效地检测机器生成的虚假新闻。作者提出了构建新型检测机制的必要性与重要性。

Aug, 2019

近期大型语言模型（LLMs）在各种风格和体裁的文本生成方面展示了惊人的能力。然而，这种能力容易被滥用，如虚假新闻生成、垃圾电子邮件创建以及在学术作业中的误用。因此，建立能够区分人工生成文本和人类作者文本的自动化方法至关重要。本文提出了一种简单而高效的解决方案，通过集成多个组成 LLM 的预测来解决这个问题。相较于以往基于困惑度或使用众多 LLM 的集成方法，我们的简化集成方法仅使用两个组成 LLM 即可达到可比较的性能。在四个生成文本分类基准数据集上进行的实验证明，与以往的最先进方法相比，性能提升范围在 0.5％到 100％之间。我们还研究了来自各个 LLM 的训练数据对模型性能的影响。结果表明，将商业限制的生成预训练变压器（GPT）数据替换为其他开放语言模型生成的数据，如 Falcon、Large Language Model Meta AI（LLaMA2）和 Mosaic Pretrained Transformers（MPT），是开发生成文本检测器的可行替代方法。此外，为了展示零 - shot 推广能力，我们在一个英语散文数据集上进行了实验，结果表明我们的集成方法可以有效处理新数据。

Nov, 2023

通过定量实验，我们确定了人工和机器生成科学文本之间的关键区别，并提出了一种混合倡议工作流程，用于高效、可靠地检测科学文本，结合了人类专家的先前知识与机器智能，以及可视化分析原型。我们通过两个案例研究和与熟练研究人员的控制用户研究证明了我们的方法的有效性。我们还为高风险决策场景中的交互式人工文本检测工具提供设计启示。

Apr, 2023

通过对比训练的表示捕捉风格特征，从而引导语言模型以目标风格生成文本，实现满足作者特定风格的生成，而不需要微调底层语言模型。

Dec, 2023