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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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专业学位博士研究生成为这一轮扩招的重点，其背后的考虑主要有以下两点。其一，随着经济社会的高质量发展，对特定行业和职业的专门应用型人才的需求日益增加，传统的以学术为导向的学术型研究生培养目标与这种人才需求还存在较大的夹角，因此有必要增加专业学位研究生的培养机构，并扩大培养规模。其二，研究生教育系统为应对外部环境变化，自身也需要不断创新发展，也有动力在学术型研究生之外，拓展招收不同类型的研究生。

具体而言，需要构建以学位授予单位质量保证为基础，教育行政部门监管为引导，学术组织、行业部门和社会机构积极参与的内部质量保证和外部质量监督体系；需要加强研究生培养过程管理，如中期考核、学术活动、社会实践/专业实践等环节的管理，确保研究生培养质量；需要加强导师在全方位、全过程中的教育与指导，把师德师风和研究生培养质量作为导师评价的重点；需要健全研究生奖助体系，激励研究生认真学习与学术。