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本文提出了一种用于机器生成文本检测的多层次上下文Token关系建模框架，融合局部马尔可夫信息校准与全局规则支撑推理，以低计算开销提升跨大语言模型和跨领域场景下的检测性能。
本文通过指出基于似然的机器生成文本检测器在 token 分数聚合中存在的辛普森悖论，解决了此类检测器性能下降的问题。本文提出了一种学习到的局部校准步骤，显著提升了各种模型和数据集上的检测性能。