新方法为扩散语言模型加水印：学习前瞻与均衡词带
原文标题：Watermarking Diffusion Language Models with Learned Foresight and Balanced Bands
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针对扩散语言模型先选词后定上下文的特性，研究提出学习式绿名单词带与前瞻预测器，并按检测器口径统计绿词以抑制重复刷分。在 WaterBench 上用 LLaDA-8B-Instruct 测试，强水印下 1% 误报率可检出至少 96% 的回复，且文本质量与未加水印相当。
- 问题
- 扩散语言模型先选词后定上下文，使传统绿名单水印难以直接套用。
- 方法
- 学习绿名单词带与前瞻预测器，并按检测器口径对每个不同上下文-词对只计一次绿词。
- 结果
- WaterBench 上 LLaDA-8B-Instruct 在 1% 误报率下检出至少 96% 回复，质量与无水印相当。
- 影响
- 为扩散语言模型的内容溯源提供可用水印方案，且不牺牲生成质量。
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