RelPPR：用局部熵波动检测黑盒 LLM 生成文本

研究者提出 Relative Peak Prominence Rate（RelPPR）指标，利用 LLM 生成文本在熵轨迹上的局部熵波动进行黑盒检测，在多种模型家族与数据集上取得 SOTA 性能。现有双模型检测器与重采样检测器在源模型未知的指令条件文本上会崩溃，前者源于跨模型差异减弱，后者源于提示条件不足。RelPPR 在多种实际场景下保持最可靠，代码已开源。