FIBER 提出贝叶斯融合框架提升 LLM 生成文本检测
原文标题：FIBER: Bayesian Fusion of Fast-DetectGPT and IRT-Informed Detector Evidence for LLM-Generated Text Detection
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论文提出 FIBER，将 Fast-DetectGPT 连续分数与辅助检测器输出通过贝叶斯证据融合，并用项目反应理论（IRT）建模检测器历史正确性模式。在 3.2 万条多领域基准上，FIBER 平均 AUC 达 0.664，高于 Fast-DetectGPT 的 0.600；其流式变体 FIBER-Stream 在分布外迁移下 AUC 达 0.911。研究显示融合互补检测证据与历史信息可提升异构场景下的检测鲁棒性。
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