本研究提出了一种多尺度符合预测的零样本机器生成文本检测框架，旨在降低虚假正例率（FPR）带来的社会风险。该框架有效限制FPR上限，并提升检测性能，实证结果在多个检测器和数据集上表现显著。

Reliably Bounding False Positives: A Zero-Shot Machine-Generated Text Detection Framework via Multiscaled Conformal Prediction
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