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在本项研究中，知名人工智能企业谷歌DeepMind团队开发出一个利用一种全新采样算法给AI生成文本添加水印的系统，称为SynthID-Text。该工具利用一个采样算法对LLM的词汇选择进行巧妙偏移，插入一个能被相关检测软件识别的签名。这既可以通过一种“扭曲”路径实现——该路径能提高水印质量但会轻微影响输出质量，或是通过一种能保留文本质量的“非扭曲”路径。

论文作者团队在多个公开模型上评估了这些水印的可检测性，发现SynthID-Text的可检测性优于当前其他方法。该团队还用Gemini LLM的近2000万次在线对话回答评估了这些文本的质量，结果显示，非扭曲水印形式不会降低文本质量。同时，SynthID-Text的使用对LLM运行所需算力的影响可忽略不计，这也减少了其应用上的障碍。

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通过这块屏幕能查看哪些区域已经收完，哪块田还没收，收割机现在在哪个区域，以什么路线进行收割。这些数据不仅能作为稻谷补贴、“一喷多促”物化补贴等粮食种植生产类补贴的参考依据，还能帮助农户科学调配农机，抢抓农时开展收割。这片几百亩的水稻，5台收割机用1天时间就能全部收完，机械化的操作和科技的加持让水稻收割更加高效和精准。