（+微:hywyysxs）
第三个🇧🇼🇪🇬测试场景是A🇫🇴🇸🇭I生成文本🌑检测，用的是M4👨👨👦👦📏数据集，包含来🧑自多个大💣型语言模型在四🍼个不同领域（学术👕论文A🏍🇮🇪rXiv🇹🇿、学术评🔃🏞审Pee🚴♀️rRe🇹🇻🐇ad、操作指🐸南WikiH🎌🛍ow、🇪🇹🕧百科全书Wik🌁😕iped💵◽ia）的输🐃出🐃。
图源：中📈😷国视觉 我🚜入职的时候，项🧨🏐目刚启动，🏫☎很多东西还在摸索🔽，项目经理🇨🇬也是从其💂他部门临时抽调过🎃来🇦🇩。这对制造型企业🥼🇨🇦来说，意🎞🇳🇨义尤为🍕🇨🇽重大🧜♀️🔏。为了找⛏🆓出这些难题🇨🇼数据，研究团👨🍳🧀队先用一👌🍒个叫G🥫💠TE-Qw🌚en2🇪🇸👩❤️👩-1.5B的🕣🗒语言模型🗽⛎计算文🕋重庆代生章之间的语义相🇭🇳似度，再用K均🤳😀值聚类算🍢法把所❇有文章按话题分🇪🇷成1000🇳🇷个簇，💰从而系统性地识别📴🇮🇪出跨话题同作🦗😎者和同话题跨🧬作者的组合🚺。
