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透过人工智能的视角：增强人类对 LLM 生成的假新闻的怀疑
该论文旨在通过提供简单的标记，帮助个人区分人类撰写的文章和由 LLMs 生成的文章，从而增强对 LLMs 生成的假新闻的怀疑。研究中引入并详细审查 ESAS 排名最高的词汇，以辅助个人加强对 LLMs 生成假新闻的怀疑。
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16 days ago
ACL
无任务依赖的检测器用于插入式背门攻击
文本后门攻击是重要的安全威胁。当前的检测方法通常依赖于中间特征表示或重构潜在触发器，任务特异性和在问题回答和命名实体识别等任务中的效果较差。我们介绍了 TABDet（任务不可知后门检测器），一种用于后门检测的开创性的任务不可知方法。TABD
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3 months ago
GiMeFive：面部情绪分类的可解释性方法
GiMeFive 模型在面部情感识别上通过层激活和梯度加权类激活映射解释了其可靠性和预测性能，结果表明该模型在两个面部情感识别基准上的准确性优于现有方法，并通过真实图像、视频和实时摄像流进行了解释和验证。
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4 months ago
使用深度学习的机器生成文本检测
我们的研究重点是辨别大型语言模型生成的文本与人类生成的文本之间的关键挑战，这在各种应用中具有重要意义。通过评估我们的模型在多个数据集上的性能，包括 Twitter 情感、足球评论、项目古腾堡文库、PubMedQA 和 SQuAD，我们提供了
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7 months ago
用于流数据的概念漂移检测
该论文提出了一种名为线性四速率（LFR）的框架，用于检测概念漂移并识别属于新概念的数据点（用于重新学习模型）。与传统的概念漂移检测方法不同，LFR 可适用于批处理和流数据；不受响应变量分布属性（例如，具有不平衡标签的数据集）的限制；独立于基
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9 years ago
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