对文章Beat LLMs at Their Own Game: Zero-Shot LLM-Generated Text Detection via Querying ChatGPT的概括讲解
Revise-Detect：一种zero-shot的AI生成文本检测方法
作者的基本假设为：与人类编写的文本相比，LLM对AI生成文本的改动会更小，因为AI生成的文本本身就十分符合高概率分布，因此作者提出“用LLM打败LLM自己”。具体方法如下图所示：
给定一段文本，1、将这段文本加上提示词“改写下面这段文本”，2、将添加提示词之后的文本送入GhatGPT来改写得到修改后文本，3、将修改前后的文本计算相似度，4、计算出的相似度与阈值进行打分，得到最终评判结果
文本相似度的计算方法有很多种：BLEU score、ROUGE score、BERTScore、BARTScore。作者在文中提到，如果源文本来自AI生成，那么相似度得分通常会更高
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