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“到达沉船遗址现场的时候，灯光一打开，大量码放整齐、堆叠有序的陶瓷器等文物展现在眼前，那种震撼无法用语言描述。”考古调查项目骨干赵宋园执行了三个文物提取潜次的任务，带领他抵达水下的就是“深海勇士”号——2017年10月，中国第二台深海载人潜水器4500米级的“深海勇士”号在南海完成规范化海试，自此投入高频次常态化运维。这一深海利器成了此次深海沉船遗址考古的有力支撑。

这一点，赵宋园深有感触。“提取文物前，我们会把计划提取的区域截图下来，截图上每一件器物都可以看得清清楚楚。”如此清晰的图片，得益于全景摄影拼接和三维激光扫描技术，这也是让邓启江印象最为深刻的一根“硬骨头”。“没有先例可以借鉴，我们做了很多的尝试，比如，拍摄时潜水器应该离遗址多高，潜水器前进的速度该有多快，根据水流的影响如何调整潜水器航行的方向，潜水器的相机和灯光如何布设等等。”

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在本项研究中，知名人工智能企业谷歌DeepMind团队开发出一个利用一种全新采样算法给AI生成文本添加水印的系统，称为SynthID-Text。该工具利用一个采样算法对LLM的词汇选择进行巧妙偏移，插入一个能被相关检测软件识别的签名。这既可以通过一种“扭曲”路径实现——该路径能提高水印质量但会轻微影响输出质量，或是通过一种能保留文本质量的“非扭曲”路径。

论文作者团队在多个公开模型上评估了这些水印的可检测性，发现SynthID-Text的可检测性优于当前其他方法。该团队还用Gemini LLM的近2000万次在线对话回答评估了这些文本的质量，结果显示，非扭曲水印形式不会降低文本质量。同时，SynthID-Text的使用对LLM运行所需算力的影响可忽略不计，这也减少了其应用上的障碍。