提出语义行为水印SBW
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提出语义行为水印SBW
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报道摘要
研究者提出语义行为水印(SBW),在历史条件下的语义动作簇上嵌入水印,并用密钥化抗碰撞分桶替代公开簇分桶,使伪造轨迹无法通过验证。在 ToolBench(每模型 600 条轨迹)上,改写场景下簇级检测率为 0.49-0.66,而精确符号方案仅 0.05-0.17;ALFWorld(每模型 100 集)上为 0.92-0.97 对 0.00-0.01。
摘自 arXiv cs.AI
最新进展10月7日 12:00
语义行为水印 SBW:为 LLM 智能体提供抗改写、抗伪造的来源溯源报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv cs.AI语义行为水印 SBW:为 LLM 智能体提供抗改写、抗伪造的来源溯源
研究者提出语义行为水印(SBW),在历史条件下的语义动作簇上嵌入水印,并用密钥化抗碰撞分桶替代公开簇分桶,使伪造轨迹无法通过验证。在 ToolBench(每模型 600 条轨迹)上,改写场景下簇级检测率为 0.49-0.66,而精确符号方案仅 0.05-0.17;ALFWorld(每模型 100 集)上为 0.92-0.97 对 0.00-0.01。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。