本研究介绍了Advacheck团队开发的系统，旨在区分机器生成文本与人类写作文本。该系统采用共享的Transformer编码器的多任务架构，在测试集上实现了83.07%的宏观F1分数，超越基线10%，显示出多任务学习的优势。

通过ADVSCORE量化和揭示数据集的对抗特征，验证高质量对抗数据集在愚弄模型而不愚弄人类方面的能力，并揭示人类写作的对抗策略，指导揭示语言模型的弱点和生成可靠的对抗样本。