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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。

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复旦大学附属肿瘤医院乳腺外科副主任王中华教授介绍，此次研究中，其所在科室领衔中国(大陆)其他6家中心开展协作临床研究。他们将入组患者依据多基因模型检测结果，分为高危组和低危组。其中，高危组患者按照1:1比例，随机接受强化或标准方案辅助化疗。经过中位45个月的随访，接受强化治疗的高危患者3年无病生存率为90.9%，明显优于标准治疗组患者80.6%，疾病风险降低49%；强化治疗组患者的3年无复发生存率为92.6%，也高于标准治疗组的83.2%，可以降低高危患者50%的复发风险。