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石家庄市（桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。）









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太原市（迎泽区，万柏林区，杏花岭区，小店区，尖草坪区。）









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南京市（鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区）  成都市（锡山区，惠山区，新区，滨湖区，北塘区，南长区，崇安区。）









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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。）









昆山市 （玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇（花桥经济开发区）、张浦镇、千灯镇。）









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 男生把坤塞进女生的坤里，情感交错，爱意渐浓，淬炼出无限可能。的相关文章 专家学者江西南昌共探进一步推动长江经济带高质量发展的相关文章
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