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“一超多能”年度高端旗舰，vivo X200系列正式发布,《经济信息联播》 20241008

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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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答：《体系框架》的编制遵循系统性、科学性、协同性和优先性原则。一是系统性原则。统筹考虑化学物质环境风险评估与管控技术标准制修订需求，补齐短板，突出重点，构建“筛、评、控”和“禁、减、治”一体化，内容完备、互为支撑、科学合理的化学物质环境风险评估与管控技术标准体系。二是科学性原则。充分吸收借鉴国内外先进的技术方法，结合我国化学物质生产使用和排放特点及环境特征，紧跟科研最新进展，适时动态优化更新。确保技术标准可行，支撑精准识别、科学评估新污染物环境风险。三是协同性原则。编制过程协同考虑化学物质生态毒理测试方法系列标准等现行化学物质测试标准体系、新污染物生态环境监测标准体系、污染物排放控制标准体系以及国家产品质量标准体系等现行技术标准体系的制修订，确保《体系框架》与相关技术标准的系统性、整体性、协同性。四是优先性原则。充分考虑化学物质环境风险评估及其有关技术标准需求，对于当前急需的生态毒理测试、环境风险暴露评估等领域，优先开展相关技术标准的制修订工作。