基于生成式因果语言模型的水印嵌入与检测

基于人工智能内容生成(AIGC)技术生成文本具有道德、法律的合规性风险,需要对生成文本内容的流通进行规范和监管,因此对AIGC生成文本版权保护的迫切需求随之出现。水印技术是目前使用最广泛的数字版权保护方式。提出了一种应用于生成式因果语言模型的生成文本的水印添加技术,采用事中水印嵌入的方式在文本生成过程中隐式地嵌入文本水印特征编码,相较于传统事后水印添加技术对生成文本质量影响小,具有低感知、透明、鲁棒等优点。实验结果表明,提出的水印嵌入策略具有较好的鲁棒性,经过用户一定程度的编辑后仍旧能有效检出文本嵌入水印。与原有生成策略进行对比,所提方法与现有模型耦合度低,无须调整原有模型结构、训练策略、部署方式,不增加原有生成过程计算成本。

浅谈Talmy“因果注意窗”理论

因果注意窗是Talmy提出的一个理论,是诸多注意窗中的一种。本文通过分析研究因果注意窗,并试图将其应用于连贯性因果语言表达和写作中,旨在让人们深入了解该理论及其对语言表达的作用。

对批评的回应

在这篇短文中 ,作者试图回应倪培民和理查德·斯蒂克勒教授对安乐哲、郝大维新近的《中庸》译释所提出的建设性批评。作者感激倪培民和斯蒂克勒教授本着严肃认真的态度仔细研读他们的著作。他们与倪教授的主要分歧在于如何运用恰当的英文术语译释中国过程性世界观。相形之下 ,安乐哲、郝大维与理查德·斯蒂克勒教授有着“实质性”的分歧。