今日arXiv最熱大模型論文：減少語法錯誤，竟成了突破口！識別AI生成文本，AUROC達98.7%

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原標題：今日arXiv最熱大模型論文：減少語法錯誤，竟成了突破口！識別AI生成文本，AUROC達98.7%
關鍵字：文本,樣本,模型,閾值,檢測器
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：6182字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | 謝年年語法錯誤更少竟成為檢測大模型生成文本的突破口？
澳門大學和哈工大的團隊最近發現人類在寫作時比語言模型更容易犯語法錯誤。換句話說，大模型生成的文本中語法錯誤更少。這一特性為檢測模型生成文本提供了一個新的視角：若一篇文章經過語法修改器校正后，其與原文相差不大，那么說明這篇文章的語法錯誤率較低，因此更有可能是由模型生成的。
大模型表示：太優秀也是一種錯嗎？
論文標題:Who Wrote This? The Key to Zero-Shot LLM-Generated Text Detection Is GECScore
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2405.04286
為什么人類比大模型更容易犯語法錯誤呢？從直覺上來說人類寫作時確實比大模型更容易犯語法錯誤，比如手滑打幾個，寫幾個病句都很常見。那么為什么人類容易犯語法錯誤呢？這是有理論支撐的。
神經科學和認知心理學中，詞的啟動效應（Word Priming）和記憶形成（Memory Formation）認為這些失誤往往源于大腦傾向于優先考慮語義連貫性和敘事流暢性，而非字符級別的

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作者簡介：專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內外機構投資人，互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作：zym5189