Copertina

Robust AI-Generated Text Detection by Restricted Embeddings

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Kuznetsov, Kristian, Tulchinskii, Eduard, Kushnareva, Laida, Magai, German, Barannikov, Serguei, Nikolenko, Sergey, Piontkovskaya, Irina
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2024
Soggetti:	Computation and Language Artificial Intelligence Information Theory
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Intrinsic Dimension Estimation for Robust Detection of AI-Generated Texts
di: Tulchinskii, Eduard, et al.
Pubblicazione: (2023)

AI-generated text boundary detection with RoFT
di: Kushnareva, Laida, et al.
Pubblicazione: (2023)

Quantifying Logical Consistency in Transformers via Query-Key Alignment
di: Tulchinskii, Eduard, et al.
Pubblicazione: (2025)

Feature-Level Insights into Artificial Text Detection with Sparse Autoencoders
di: Kuznetsov, Kristian, et al.
Pubblicazione: (2025)

Improving Interpretability and Robustness for the Detection of AI-Generated Images
di: Gaintseva, Tatiana, et al.
Pubblicazione: (2024)

Listening to the Wise Few: Select-and-Copy Attention Heads for Multiple-Choice QA
di: Tulchinskii, Eduard, et al.
Pubblicazione: (2024)

Unveiling Intrinsic Dimension of Texts: from Academic Abstract to Creative Story
di: Pedashenko, Vladislav, et al.
Pubblicazione: (2025)

AudioSAE: Towards Understanding of Audio-Processing Models with Sparse AutoEncoders
di: Aparin, Georgii, et al.
Pubblicazione: (2026)

RTD-Lite: Scalable Topological Analysis for Comparing Weighted Graphs in Learning Tasks
di: Tulchinskii, Eduard, et al.
Pubblicazione: (2025)

Disentanglement Learning via Topology
di: Balabin, Nikita, et al.
Pubblicazione: (2023)

CCT-Code: Cross-Consistency Training for Multilingual Clone Detection and Code Search
di: Tikhonov, Anton, et al.
Pubblicazione: (2023)

Bagging-Based Model Merging for Robust General Text Embeddings
di: Zhang, Hengran, et al.
Pubblicazione: (2026)

Loss Barcode: A Topological Measure of Escapability in Loss Landscapes
di: Barannikov, Serguei, et al.
Pubblicazione: (2020)

Edge-wise Topological Divergence Gaps: Guiding Search in Combinatorial Optimization
di: Trofimov, Ilya, et al.
Pubblicazione: (2025)

Scalar Function Topology Divergence: Comparing Topology of 3D Objects
di: Trofimov, Ilya, et al.
Pubblicazione: (2024)

Improving Robustness of Tabular Retrieval via Representational Stability
di: Bhandari, Kushal Raj, et al.
Pubblicazione: (2026)

Test-Time Steering for Lossless Text Compression via Weighted Product of Experts
di: Zhang, Qihang, et al.
Pubblicazione: (2025)

On the Reasoning Capacity of AI Models and How to Quantify It
di: Radha, Santosh Kumar, et al.
Pubblicazione: (2025)

Deep Generative Sampling in the Dual Divergence Space: A Data-efficient & Interpretative Approach for Generative AI
di: Garg, Sahil, et al.
Pubblicazione: (2024)

L3TC: Leveraging RWKV for Learned Lossless Low-Complexity Text Compression
di: Zhang, Junxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Arctic-Embed: Scalable, Efficient, and Accurate Text Embedding Models
di: Merrick, Luke, et al.
Pubblicazione: (2024)

Generalized Measures of Anticipation and Responsivity in Online Language Processing
di: Giulianelli, Mario, et al.
Pubblicazione: (2024)

Interpretable Text Embeddings and Text Similarity Explanation: A Survey
di: Opitz, Juri, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Training-free Method for LLM Text Attribution
di: Radvand, Tara, et al.
Pubblicazione: (2025)

Slaves to the Law of Large Numbers: An Asymptotic Equipartition Property for Perplexity in Generative Language Models
di: Bell, Tyler, et al.
Pubblicazione: (2024)

ImplicitSLIM and How it Improves Embedding-based Collaborative Filtering
di: Shenbin, Ilya, et al.
Pubblicazione: (2024)

DuoLens: A Framework for Robust Detection of Machine-Generated Multilingual Text and Code
di: Agrawal, Shriyansh, et al.
Pubblicazione: (2025)

MMTEB: Massive Multilingual Text Embedding Benchmark
di: Enevoldsen, Kenneth, et al.
Pubblicazione: (2025)

Quantifying Positional Biases in Text Embedding Models
di: Lee, Reagan J., et al.
Pubblicazione: (2024)

Training Sparse Mixture Of Experts Text Embedding Models
di: Nussbaum, Zach, et al.
Pubblicazione: (2025)

SEFD: Semantic-Enhanced Framework for Detecting LLM-Generated Text
di: He, Weiqing, et al.
Pubblicazione: (2024)

The Shape of Learning: Anisotropy and Intrinsic Dimensions in Transformer-Based Models
di: Razzhigaev, Anton, et al.
Pubblicazione: (2023)

Enhancing Multilingual Embeddings via Multi-Way Parallel Text Alignment
di: Fazili, Barah, et al.
Pubblicazione: (2026)

The Detection-Extraction Gap: Models Know the Answer Before They Can Say It
di: Wang, Hanyang, et al.
Pubblicazione: (2026)

Memorization-Compression Cycles Improve Generalization
di: Yu, Fangyuan
Pubblicazione: (2025)

A quantum semantic framework for natural language processing
di: Agostino, Christopher J., et al.
Pubblicazione: (2025)

Mitigating Hallucination with ZeroG: An Advanced Knowledge Management Engine
di: Sharma, Anantha, et al.
Pubblicazione: (2024)

SearchRAG: Can Search Engines Be Helpful for LLM-based Medical Question Answering?
di: Shi, Yucheng, et al.
Pubblicazione: (2025)

When Text Embedding Meets Large Language Model: A Comprehensive Survey
di: Nie, Zhijie, et al.
Pubblicazione: (2024)

Position: Text Embeddings Should Capture Implicit Semantics, Not Just Surface Meaning
di: Sun, Yiqun, et al.
Pubblicazione: (2025)