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AIDBench: A Benchmark for Evaluating the Copyright Identification Capability of Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出AIDBench基准，评估大型语言模型在匿名文本作者识别中的能力，特别是在匿名评审系统中的隐私风险。实验结果显示，这些模型的识别准确率显著高于随机水平，揭示了新的隐私风险。
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关键要点
- 本研究提出AIDBench基准，旨在评估大型语言模型在匿名文本作者识别中的能力。
- 研究特别关注大型语言模型在匿名评审系统中的隐私风险。
- AIDBench结合多种作者识别数据集，并引入基于检索增强生成的方法，显著提升了识别能力。
- 实验结果显示，这些模型的识别准确率显著高于随机水平，揭示了新的隐私风险。
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