Unverified50% confidenceSolutionExact time
水印算法在生成每个token时根据前文哈希值将词汇表随机划分为绿名单和红名单，并轻微提升绿名单token被选中的概率
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8/23/2026
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Unverified绿名单/红名单方案的机制是在生成每个token时利用前一个token作为哈希种子将词表划分为绿名单和红名单，并对绿名单token施加正向logit偏置，检测时统计绿名单token占比是否显著高于50%72% similarUnverifiedFreqMark在嵌入阶段将水印比特序列编码为频域模板，通过调整采样概率使生成的token序列经DFT后目标频率分量呈现与模板一致的统计特征64% similarUnverified可通过随机交换候选顺序并同步调整标签来缓解位置偏差61% similarUnverifiedKirchenbauer方案通常将前一个token的ID与保密密钥拼接后输入哈希函数（如SHA-256）生成伪随机数种子，前γ比例（通常γ=0.5）的token归入绿名单59% similarUnverified分层采样（stratified sampling）先将用户查询按意图类型分类或通过embedding聚类，再从每个类别按比例或等量采样，比纯随机采样更能确保评估集代表性57% similar
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