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 北京市（东城区、西城区、朝阳区、崇文区、海淀区、宣武区、石景山区、门头沟区、丰台区、房山区、大兴区、通州区、顺义区、平谷区、昌平区、怀柔区。）





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常熟市（方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。）宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)









徐州（云龙区，鼓楼区，金山桥，泉山区，铜山区。）









南通市（崇川区，港闸区，开发区，海门区，海安市。）









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太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇；)









镇江市 (京口区、润州区、丹徒区。)









张家港市（杨舍镇，塘桥镇，金港镇，锦丰镇，乐余镇，凤凰镇，南丰镇，大新镇）

　　中新网北京10月24日电(记者 孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇人工智能(AI)研究论文称，研究人员开发出一种能为AI大语言模型(LLM)生成的文本添加水印的工具，或能提高对合成内容的鉴别和追溯能力。

　　该论文介绍，大语言模型是广泛使用的人工智能工具，能为聊天机器人、写作支持和其他目的生成文本。不过，人们很难识别并追溯AI生成文本的来源，使信息的可靠性成疑。水印被认为能解决这一问题，但生产系统对质量和计算效率的严格要求阻碍了其规模化应用。

　　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。

　　论文作者总结说，虽然编辑文本或改写输出就能避免出现文本水印，但他们的研究表明，一个为AI生成内容的生成式文本添加水印的工具是可行的，继而有望提升LLM使用的责任制和透明度。(完) 【编辑:张子怡】 新闻结尾 国内免费久久久久久久久：揭秘最受欢迎的在线资源，轻松获取优质内容，畅享无限乐趣！的相关文章 10月1日起广东进入森林特别防护期的相关文章
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