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本文提出了一种对抗性方法,用于创建和检测AI生成的社交机器人内容,并整理了一个多语言、跨平台的人类与AI消息配对数据集。在这种对抗性数据上进行训练,能够在实际环境中显著超越现有的基于内容的机器人检测模型。