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World File Search System水标
生成
我们介绍了生成图像模型的第一个不可检测的水印方案。无法检测到可确保即使在进行许多适应性查询之后，也没有有效的对手可以区分被水标和未加水标的图像。尤其是，在任何有效计算的度量标准下，无法检测到的水印不会降低图像质量。我们的方案通过使用伪和误差校正代码（Christ and Gunn，2024）选择扩散模型的初始潜在，该策略保证了不可检索性和鲁棒性。我们在实验上证明，使用稳定的扩散2.1，我们的水印是质量的和稳健的。我们的实验验证，与我们测试的事先方案相比，我们的水印不会降低图像质量。我们的实验也证明了鲁棒性：现有的水印去除攻击无法从图像中删除我们的水印，而不会显着降低图像的质量。最后，我们发现我们可以在水痕迹中强牢固地编码512位，当图像未受到水印去除攻击时，最多可达2500位。我们的代码可在https://github.com/xuandongzhao/ prc-watermark上找到。
注意：调节注意力市场并防止算法情感治理的呼吁
摘要：联合学习（FL）是一个分布式范式，它使多个客户能够在不共享其敏感本地数据的情况下协作训练模型。在这种隐私敏感的环境中，同态加密（HE）通过对加密数据启用计算来起重要作用。这阻止了服务器在聚合过程中进行逆向工程模型更新，以推断私人客户数据，这是在医疗保健行业（患者conditions contions contementies contementies contementions pmagemation is Pamentaint''的情况下的重要关注。尽管有这些进步，但FL仍容易受到培训阶段恶意参与者的知识产权盗窃和模型泄漏的影响。为了抵消这一点，水标作为保护深神经网络（DNNS）的知识产权的解决方案。但是，传统的水印方法与HE不兼容，这主要是因为它们需要使用非溶液功能，而HE并非本地支持。在本文中，我们通过提出单个同型加密模型上的第一个白色框DNN水印调制来解决这些挑战。然后，我们将此调制扩展到符合他处理约束的服务器端FL上下文。我们的实验结果表明，所提出的水印调制的性能等效于未加密域上的水印。
语言模型的公共可检测水印
生成的AI（Genai）技术，例如语言模型（LMS）和扩散模型，具有令人印象深刻的功能。这些功能包括文本学习，代码完成，文本到图像生成以及文档和代码聊天。然而，Genai技术也用于邪恶目的（例如，产生伪造的推文，产生攻击和有害散文）。To protect against such use cases, a large body of work has focused on detecting AI-generated content (Lavergne et al., 2008; Beresneva, 2016; Gehrmann et al., 2019; Zellers et al., 2019; Mitchell et al., 2023; GPTZero, 2023; Hendrik Kirchner et al., 2023).问题是：给定内容C，C是由特定的Genai工具生成的，例如GPT-4（OpenAI，2023），Gemini（Google DeepMind，2024）或稳定的扩散（Rombach等，2022）？非正式地，我们想要“ Genai Turing测试”。目前，试图检测任意AI生成的文本的主要方法是训练另一个AI模型以执行检测（Zellers等，2019; Mitchell等，2023; Gptzero，2023; Hendrik Kirchner等人，2023年，2023年）。此方法提出了一个关键的假设：AI生成的文本具有可通过AI识别的嵌入功能。这个假设的关键问题是，生成模型是明确设计的，以产生很难与自然内容（由人类或自然产生的）区分的现实内容。结果，随着生成模型的改善，任何“黑盒”检测方案都将遭受高误报和/或假阴性率。这些水印技术改变了生成过程，将“信号”嵌入生成的内容中。可用的探测器，例如Gptzero（Gptzero，2023）无法保证正确性 - 例如，作者直接指出，不应使用其工具引起的检测来谴责学生。为了避免这个基本问题，最近的一项工作（Aaronson，2023; Kirchenbauer等，2023; Christ等，2024; Kuditipudi等，2024）采取了另一种方法来检测AI含量。检测过程衡量信号：如果信号足够强，则可能是水标水标的。特别是Christ等人的加密方法。（2024）实现正式的完整概念（将检测到任何水印的文本），健全性（一个人不知道秘密而不能在文本上加水印）和失真（水印不会改变输出分布）。最后，这些水印
供应链管理中的后勤挑战和解决方案
i作为上述研究论文/文章的作者，在此处宣布本文的内容是由我准备的，如果任何具有版权问题或专利的人或其他与内容相关的任何人，我将始终对任何问题负有法律责任。出于我在网站 /修正案 /更新上的研究论文隐身的原因，我在同一日期将论文重新提交出版。如果我给出的任何数据或信息不正确，我将始终承担法律责任。根据我的全部责任，合法和正式的责任使出版商（出版商）认识到，我的指南（如果有）或专家对我的论文进行了检查，以确保纸张在技术上是正确的，并且没有未接受的窃，而hentriacontane确实是我的。如果出现任何问题，与我的大学/学院/机构/结构/结构或格式/重新提交/提交/版权/专利/提交有关任何更高学位或职位/主要数据/二级数据问题的我的大学/学院/机构/结构/结构/结构/repumbersion/repumbersion/repumbise/formabrise/corpright/formating/repumbersing/repumbermisition/formating/cormentation/cormentation/cormentation/tociallist/toculational nake/decuntication/decuntication/presseriation/dive n。我将对任何法律问题负责/完全负责。我被告知，由于某些技术故障或黑客攻击，网站上的大部分数据都是无形的，不可见的或消失的，因此，对于在网站上获取论文时会遇到麻烦的学者/学生，重新提交的过程就存在。我接受这样一个事实，即作为本文的内容和重新提交法律责任和原因只是我的，而发行商（AIRO International Journal/Airo National Research Journal）从不负责。在我的论文重新提交时，我承担了所有法律和正式责任，如果我隐藏或不提交我的原始文件的副本（Andhra/drive Lide Cline/任何身份证证明和照片），即使出版商的需求可能会被拒绝或从网站上删除或从网站上删除，任何时间都不会考虑验证。我还声明，如果发布者发现任何复杂或错误或其他隐藏或实施的东西，我的论文可能会从网站上删除，或者可能在我的论文中提到的备注/现实的水标。即使发现任何非法出版商也可能对我采取法律诉讼，Mansi Shrivastava
语言模型的公共可检测水印
生成的AI（Genai）技术，例如语言模型（LMS）和扩散模型，具有令人印象深刻的功能。这些功能包括文本学习，代码完成，文本到图像生成以及文档和代码聊天。然而，Genai技术也用于邪恶目的（例如，产生伪造的推文，产生攻击和有害散文）。To protect against such use cases, a large body of work has focused on detecting AI-generated content (Lavergne et al., 2008; Beresneva, 2016; Gehrmann et al., 2019; Zellers et al., 2019; Mitchell et al., 2023; GPTZero, 2023; Hendrik Kirchner et al., 2023).问题是：给定内容C，C是由特定的Genai工具生成的，例如GPT-4（OpenAI，2023），Gemini（Google DeepMind，2024）或稳定的扩散（Rombach等，2022）？非正式地，我们想要“ Genai Turing测试”。目前，试图检测任意AI生成的文本的主要方法是训练另一个AI模型以执行检测（Zellers等，2019; Mitchell等，2023; Gptzero，2023; Hendrik Kirchner等人，2023年，2023年）。此方法提出了一个关键的假设：AI生成的文本具有可通过AI识别的嵌入功能。这个假设的关键问题是，生成模型是明确设计的，以产生很难与自然内容（由人类或自然产生的）区分的现实内容。结果，随着生成模型的改善，任何“黑盒”检测方案都将遭受高误报和/或假阴性率。这些水印技术改变了生成过程，将“信号”嵌入生成的内容中。可用的探测器，例如Gptzero（Gptzero，2023）无法保证正确性 - 例如，作者直接指出，不应使用其工具引起的检测来谴责学生。为了避免这个基本问题，最近的一项工作（Aaronson，2023; Kirchenbauer等，2023; Christ等，2024; Kuditipudi等，2024）采取了另一种方法来检测AI含量。检测过程衡量信号：如果信号足够强，则可能是水标水标的。特别是Christ等人的加密方法。（2024）实现正式的完整概念（将检测到任何水印的文本），健全性（一个人不知道秘密而不能在文本上加水印）和失真（水印不会改变输出分布）。最后，这些水印