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Mit der wachsenden Nutzung von großen Sprachmodellen (LLMs) als Forschungsagenten wird es immer wichtiger, zwischen von Menschen und von LLMs generierten wissenschaftlichen Ideen zu unterscheiden. Ein neues arXiv‑Paper untersucht, wie gut aktuelle Machine‑Learning‑Modelle diese Unterscheidung noch leisten können – besonders wenn die Ideen mehrfach paraphrasiert werden.

Moderne Sprachmodelle liefern häufig veraltete oder falsche Informationen. Die Herausforderung, ihr Wissen effizient und exakt zu aktualisieren, ohne das Modell neu zu trainieren, ist besonders bei komplexem, unstrukturiertem Wissen in einem lebenslangen Kontext groß.

Um die potenziellen Gefahren von Texten, die von großen Sprachmodellen (LLMs) erzeugt werden, zu reduzieren, setzen Forscher auf Watermarking – eine Technik, bei der erkennbare Signale in den Text eingebettet werden. Das Ziel ist, LLM-generierte Inhalte zuverlässig zu identifizieren, ohne die Lesbarkeit zu beeinträchtigen.