消灭网络黑话烂梗，平台责无旁贷

第六届“中英创新与发展论坛”成功举办,嘉康利回应奶昔质检不合格事件：542位顾客产品已召回

美文示范

为医美行业舆情“痛点”开四味药方

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煤炭是中国能源的基石，煤炭质量数据是煤炭生产、销售结算、利用的关键基础数据。长久以来，依赖化学手段的传统煤质检测技术，存在过程复杂、操作差异大、流程长、结算周期长等诸多问题。一列煤从上游装车发出，到下游用煤单位卸车验收，至少经历2次检测，且很难保障上下游煤质检测结果的一致性，这也是长期困扰购销双方的难题。

据介绍，此番发布的快检技术可以在线检测6毫米煤样的热值、全硫、灰分、全水等指标，整列车采样完成后仅需2分钟便可获取检测结果，而传统检测周期至少要8小时；样品代表性指数级增强，单列车的检测煤量可达1吨以上，是传统1克煤样检测量的百万倍；且全程实现自动无人干预，改变了传统采样、制样、化验的复杂流程。

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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。