本文介绍了一种新颖的布朗桥连贯度量指标（BBScore），用于评估文本的局部和整体连贯性，避免了端到端模型训练。该指标与简单分类组件结合时表现优异，能够有效区分大型语言模型与人类撰写的文档，并展示了检测不同模型撰写风格的能力。

本研究提出了一种新颖的时间序列预测模型——系列到系列扩散桥模型（S²DBM），通过布朗桥过程降低随机性，从而提高预测精度。实验结果表明，该模型在点对点预测中表现优异。