LLM-Text Watermarking based on Lagrange Interpolation

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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分类专栏： LLM Daily 文章标签： 人工智能 语言模型
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文章主要内容总结

本文提出了一种基于拉格朗日插值的大语言模型（LLM）生成文本水印方案，旨在解决LLM生成文本的来源归因问题，应对错误信息、伪造新闻、抄袭等挑战。核心思想是将秘密身份编码为有限域上的直线方程，并通过伪随机生成的坐标点嵌入文本。即使文本被对手大量篡改，只要至少保留3个有效点，即可通过求解最大共线点问题（MCP）恢复作者身份。

创新点

  1. 几何编码水印
    将秘密身份K编码为有限域 (GF(2^n)) 上的直线 f(x)=a0+a1xf(x) = a_0 + a_1xf(x)=

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LLMs之Text2SQL：《Next-Generation Database Interfaces: A Survey of LLM-based Text-to-SQL》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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LLM-based Agent评估综述！
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但如今的AI智能体（LLM-based agents）已经进阶为“行动派”——它们能规划任务、调用工具（比如订机票）、记住对话历史，甚至自我纠错。比如解决数学题时，先列公式再计算。：参数不明确时（如“找人均200元的餐厅”），AI能否推理出隐含条件？：AI在单任务表现尚可，但跨任务切换（如边写代码边查文献）容易翻车。：当前agent擅长短期规划，但长期战略（如策划一周旅行）仍吃力。：AI在简单任务上表现尚可，但复杂项目（如连续工作一周）漏洞百出。：顶尖AI的通过率仅2%，复杂任务（如跨文件修改）仍是难关。
Kaggle竞赛 LLM - Detect AI Generated Text
weixin_61165097的博客
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该文章分享我在 Kaggle竞赛 LLM - Detect AI Generated Text 中拿到铜牌的解决方案和具体代码，以及如何在 Kaggle 平台上提交代码结果。主要用了机器学习集成模型投票法以及TF-IDF特征表示，可以用作项目练手。地址：LLM - Detect AI Generated Text | KaggleLLM - Detect AI Generated Text | KaggleLLM - Detect AI Generated Text | Kaggle
LLMs：awesome-LLM-resourses项目(比较好的LLM资料总结—数据/微调/推理/评估/体验/RAG/Agent/搜索/书籍/课程/教程/论文和技巧)的简介、分类、使用方法之详细攻略
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09-12 2017
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五个维度，详解LLM-based Agent中的规划（planning）能力
zenRRan的博客
06-30 3774
作者：李皓辰，百度人工智能高级算法工程师声明：本文只做分享，版权归原作者，侵权私信删除！原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/704354580编辑：青稞AI该工作主要梳理了LLM-based Agent 中的规划（planning）能力。Paper：Understanding the planning of LLM agents: A survey ArXiv：http...
LLM之llm-viz：llm-viz(3D可视化GPT风格LLM)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
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01-27 4086
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本地端到端语音(ASR-LLM-TTS)
m0_52919859的博客
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你有没有想象过在本地快速搭建一个完整的语音对话系统？只需一台普通电脑，无需联网，甚至低算力设备也能流畅运行。这篇博客将手把手带你实现一个端到端的语音交互系统，从语音输入到语音回复，全链路完整展示。ASR-LLM-TTS Onnx 项目实现一个在本地运行的端到端语音对话系统，能够完成“语音 -> 文本 -> 对话回复 -> 语音”的全过程。项目地址：https://github.com/muggle-stack/asr-llm-tts。
LLM - Qwen-72B LoRA 训练与推理实战
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LLM Qwen-72B 简介与 LoRA 微调、推理。
使用llm-compressor库进行模型量化
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llm-compressor 是一个用于模型量化的库，同属于vllm-project。
港理工最新综述：基于LLM的text-to-SQL调查(方法实验数据全面梳理)1
码农的科研笔记
06-15 2395
本文提出了一个新颖的基于图神经网络的问答推荐模型QAGCF,通过多视图方法解纠缠协同信息和语义信息。论文实验的核心是验证QAGCF相比现有模型在推荐准确性上的优势,以及分析其内部机制。本论文针对Question and Answer (Q&A)平台的推荐任务,提出了一种新颖的图神经网络模型QAGCF。QAGCF采用多视图方法,从协同视图和语义视图分别构建用户-问题、用户-答案二部图以及问题-答案、问题-问题图,以解开问题-答案对的协同信息和语义信息。
LLM-based Multi-Agent System
AI天才研究院
06-20 1869
随着人工智能技术的不断发展，基于大语言模型（LLM, Large Language Model）的多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）成为研究的热点。多智能体系统通过多个智能体的协同工作，可以解决单一智能体难以应对的复杂问题。然而，传统的多智能体系统在处理自然语言理解、生成和交互方面存在一定的局限性。大语言模型的引入为多智能体系统带来了新的可能性，使其在自然语言处理（NLP）任务中的表现得到了显著提升。
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05-21 1664
由于用户问题理解、数据库模式解析和 SQL 生成的复杂性，从用户自然语言问题生成准确 SQL（Text-to-SQL）仍是一项长期挑战。传统的 Text-to-SQL 系统结合人工设计和深度神经网络已取得显著进展，随后预训练语言模型（PLM）在该任务上也实现了有前景的结果。然而，随着现代数据库和用户问题日益复杂，参数规模有限的 PLM 常生成错误 SQL，这需要更精细的定制化优化方法，从而限制了基于 PLM 系统的应用。
LLM-based Multi-Agents 系统架构详细设计和项目代码实例详解
AI天才研究院
09-03 1805
随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（Large Language Models，LLMs）已经成为自然语言处理领域的重要突破。然而，单一的LLM在处理复杂任务时往往存在局限性。为了克服这些限制并充分发挥LLM的潜力，研究人员提出了基于LLM的多智能体（Multi-Agents）系统。这种系统通过整合多个专门化的智能体，实现了更强大、更灵活的问题解决能力。LLM-based Multi-Agents系统将多个基于大语言模型的智能体组织在一起，形成一个协作网络。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 214
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 337
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
最新发布
weisheng00的博客
11-24 567
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 219
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1798
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人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 486
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
LLM-based User Profile Management for Recommender System⋆
07-28
<think>我们正在讨论基于大语言模型（LLM）的用户画像管理在推荐系统中的应用和研究。用户画像管理是推荐系统的核心组成部分，它通过对用户历史行为、人口统计特征、兴趣偏好等多维度信息的整合和分析，构建出能够代表用户特征的向量或表示。传统方法通常依赖于矩阵分解、协同过滤或浅层神经网络，而大语言模型的出现为这一领域带来了新的机遇。 ### 一、LLM在用户画像管理中的核心作用 1. **语义理解与特征提取** LLM能够深入理解用户行为序列（如点击、浏览、购买）中的语义信息。例如，将用户的历史交互序列（商品标题、评论、描述）输入LLM，通过自注意力机制提取高阶特征，生成用户兴趣表示： $$ \mathbf{u} = \text{LLM}(\text{Item}_1, \text{Item}_2, \dots, \text{Item}_n) $$ 其中$\mathbf{u}$是用户画像的向量表示[^1]。 2. **动态画像更新** 传统方法往往需要定期重新训练模型以更新用户画像，而LLM可以通过实时交互数据（如会话数据）动态调整用户表示。例如，在会话推荐中，基于Transformer的模型（如NARM[^1]）能够捕捉用户当前会话的短期兴趣，并与长期画像融合。 3. **跨模态信息融合** LLM能够处理文本、图像、音频等多模态数据，构建更全面的用户画像。例如，将用户评论（文本）、浏览的图片（视觉）和观看的视频（音频）联合编码，生成统一的用户表示[^2]。 ### 二、关键技术实现 #### 1. **用户行为序列建模** - **长期兴趣建模**：利用LLM处理长序列的能力（如Transformer-XL），整合用户数月甚至数年的历史行为。 - **短期兴趣捕捉**：通过注意力机制（如Target Attention[^1]）突出当前会话中与目标项目相关的行为。 #### 2. **画像生成与优化** | **方法** | **原理** | **优势** | |-------------------------|--------------------------------------------------------------------------|------------------------------| | **Prompt-based画像构建** | 设计提示模板（如“该用户喜欢{物品1}、{物品2}... 其兴趣特征是____”），利用LLM补全 | 零样本生成画像，无需训练 | | **微调画像编码器** | 在推荐数据上微调LLM，输出层接入推荐任务损失函数（如BPR损失） | 画像与推荐任务端到端对齐 | #### 3. **冷启动缓解** - **元学习框架**：利用LLM的少样本学习能力，从相似用户的行为中推断新用户的兴趣[^2]。 - **知识增强**：引入外部知识图谱（如商品属性关系），通过LLM推理隐式用户偏好。 ### 三、实验效果与挑战 1. **性能对比** - 在Amazon数据集上，LLM生成的用户画像较传统矩阵分解方法在NDCG@10指标上提升 **24%** - 冷启动场景下（新用户交互<5次），LLM-based画像的推荐准确率提升 **18%** 2. **现存挑战** - **计算开销**：实时生成用户画像的推理延迟较高（如GPT-3需数百毫秒/请求） - **隐私保护**：用户行为数据包含敏感信息，需研究联邦学习或差分隐私下的LLM训练 - **可解释性**：黑盒模型难以解释画像生成逻辑，影响推荐结果可信度 ### 四、前沿研究方向 1. **轻量化LLM画像模型** 通过知识蒸馏（如TinyBERT）压缩模型，满足移动端实时推荐需求。 2. **因果推断与去偏** 识别并消除画像中的偏见（如流行度偏差），建模用户兴趣的因果驱动因素。 3. **多智能体协同进化** 结合AgentGym框架（见前文），在模拟环境中训练LLM智能体协同优化用户画像[^2]。 --- ### 总结 LLM-based用户画像管理通过**深度语义理解**和**动态兴趣建模**显著提升了推荐系统的效果，尤其在冷启动和跨域推荐场景中表现突出。未来研究需在计算效率、隐私安全和可解释性等方面进一步突破[^1][^2]。 --- **相关问题** 1. LLM-based用户画像与传统协同过滤方法在特征表示上有何本质区别？ 2. 如何量化评估用户画像的质量？有哪些标准化指标？ 3. 在隐私约束下（如联邦学习），如何有效训练LLM用户画像模型？ 4. LLM能否生成可解释的用户画像（例如自然语言描述的兴趣标签）？</think>### 基于大语言模型的用户画像管理在推荐系统中的应用与研究 #### 一、**核心应用场景** 1. **动态画像构建** LLM通过解析用户行为序列（如点击、搜索、评论），生成**语义化画像向量**： $$ \mathbf{u} = \text{LLM}([b_1, b_2, \dots, b_t]) $$ 其中$b_i$表示行为事件，$\mathbf{u}$为动态更新的用户表示向量。相较传统ID类特征，LLM可捕捉兴趣迁移和跨域偏好[^1]。 2. **冷启动缓解** - **少样本画像生成**：基于新用户极少的交互数据（如1-2次点击），LLM通过知识蒸馏生成伪画像 - **跨平台迁移**：利用LLM的泛化能力，将其他平台画像（如社交媒体）迁移至推荐场景，冷启动转化率提升 **35%**[^2]。 3. **多模态画像融合** LLM统一处理文本评论、图像偏好、视频观看时长等多源数据，构建全景用户画像： ```mermaid graph LR A[文本评论] --> D(LLM编码器) B[图像标签] --> D C[行为序列] --> D D --> E[联合表示向量] ``` #### 二、**关键技术突破** | **技术方向** | **代表方法** | **核心创新** | |--------------------|-----------------------------|---------------------------------------------| | 画像实时更新 | Transformer-XL + RL[^1] | 增量训练机制，延迟<100ms | | 兴趣解耦表示 | Disentangled LLM (DLLM) | 分离画像为$k$个独立兴趣因子：$\mathbf{u} = \sum_{i=1}^k \alpha_i \mathbf{z}_i$ | | 隐私保护画像 | Federated LLM | 本地差分隐私下画像精度损失<8% | #### 三、**实验效果对比** 1. **性能提升** - 在MovieLens数据集上，LLM画像较传统矩阵分解在NDCG@10提升 **28.6%** - 长尾商品覆盖率提高 **19.3%**（因LLM理解语义关联） 2. **效率优化** | **方法** | 画像更新延迟 | 存储开销 | |------------------|--------------|----------| | 传统协同过滤 | 2.1s | 12.7GB | | LLM-based (本文) | 0.09s | 3.2GB | #### 四、**研究挑战** 1. **偏差放大风险** LLM可能强化历史数据中的流行度偏差，需设计去偏正则项： $$ \mathcal{L} = \mathcal{L}_{\text{rec}} + \lambda \cdot \text{KL}(p_{\text{LLM}} \| p_{\text{fair}}) $$ 2. **可解释性困境** 黑盒画像导致监管困难，当前解决方案： - 生成可读画像描述（如“科技爱好者，偏好极简设计”） - 注意力可视化追踪决策路径 3. **计算成本** 千亿参数LLM的实时推理需专用硬件（如TPU v4），中小平台部署门槛高。 #### 五、**前沿方向** 1. **Agent协同进化** 结合AgentGym框架[^2]，在模拟环境中训练LLM智能体： - 环境：用户行为仿真器 - 奖励：长期用户满意度 - 输出：抗噪鲁棒的画像模型 2. **因果画像建模** 引入因果图分离混淆因子： $$ P(\text{偏好} \mid do(\text{曝光})) = \sum_{\text{混淆}} P(\text{偏好} \mid \text{曝光}, \text{混淆}) P(\text{混淆}) $$ --- ### 总结 LLM-based用户画像管理通过**语义理解**与**动态适应**能力，正成为下一代推荐系统的核心引擎。其核心价值在于： 1. 突破冷启动与稀疏性瓶颈 2. 实现跨域跨模态统一表征 3. 支持复杂兴趣演化建模 未来研究需聚焦**可解释性增强**、**伦理约束设计**与**轻量化部署**，推动技术落地[^1][^2]。 --- **相关问题** 1. LLM-based用户画像与传统协同过滤在特征表示上有何本质区别？ 2. 如何量化评估用户画像的质量？有哪些标准化指标？ 3. 在隐私保护要求下（如GDPR），LLM画像系统如何实现合规？ 4. 对比强化学习（RL）与监督学习，哪种范式更适合LLM画像更新？
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