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基于向量模型的文本水印技术

在 EMNLP 2024 上，我们看到了向量模型的各种创新用法，其中最出人意料的莫过于：文本水印。

试想一下，你挑灯夜战，终于给那篇倾注了一整个周末心血的文章，点击了发布键，成就感满满，虽然点赞不多，但这是属于你的作品。结果没几天，你却发现自己的文章被洗稿了！熟悉的配方，陌生的味道，更可气的是，“李鬼”的传播度还远超“李逵”。这哪还有创意经济的公平可言？

向量模型的词序感知缺陷与优化策略

最近，LAION AI 的创始人 Christoph Schuhmann 分享了一个有趣的发现，他指出，文本向量模型似乎存在一个问题：即使句子词序被打乱，模型输出的向量与原句仍然高度相似。

例如，“柏林是德国的首都” 和 “德国柏林是首都的”这两句话，后者虽然读都读不顺，但模型却分不出来。使用 jina-embeddings-v3 计算，它们的余弦相似度竟高达 0.973。