C-ReD：基于真实世界提示的人工智能生成文本检测的综合中文基准

最近，大语言模型（LLM）能够生成高度流畅的文本内容。虽然它们为人类提供了极大的便利，但它们也带来了各种风险，例如网络钓鱼和学术不诚实。许多研究工作致力于开发用于检测人工智能生成文本和构建相关数据集的算法。然而，在中文语料库领域，挑战仍然存在，包括有限的模型多样性和数据同质性。为了解决这些问题，我们提出了 C-ReD：一个全面的中文实时人工智能生成检测基准。实验表明，C-ReD 不仅能够实现可靠的域内检测，而且还支持对未见过的 LLM 和外部中文数据集的强大泛化，解决了模型多样性、领域覆盖范围和提示真实性方面的关键差距，这些差距限制了先前的中文检测基准。我们在 https://github.com/HeraldofLight/C-ReD 上发布了我们的资源。