yanqiyu

@Kirkcong 没有水印能抵挡完整的重写，类似于你用铅笔描一遍肯定图片水印就没了。但是要是部分重写期间，一些表述还是留下来就可能能被识别，但是置信度肯定会下降。

无所谓，反正我正常用，发现被重置了就多用点，给我重置我总不亏

比如，采样器可以根据前 10 个 token 拿出来 hash ，给一个伪随机数发生器，然后这个随机数发生器的输出用来做 Gumbell 噪声，然后采样的文本序列去和同样的 hash 算法+伪随机数发生器+噪声算法做互相关，那么 AI 生成的文本位置就会有一个显著的关联。

@maichael 不是，是在采样阶段微调 token 概率（比如偏置概率，引入特殊长程关联等）。
这些微调不改变语义，但是对于长文本而言，人类或者其他模型恰好写出/输出这样的 token 序列概率很小，于是就是特异性的水印了。

估计涉及保密协议，二游内测都要上传身份证，要是要发现金奖励还得填写银行卡呢

要不检查一下系统提示词有没有类似的要求，导致模型陷阱去了？

@yanqiyu s/保留一个球对称性/保留一个绕着源所在直径的旋转对称性/

物理，最近正在让 AI 写代码通过玻尔兹曼输运方程求解一些带有良好对称性系统（球内外两种液体）的光场传播，流程是 Opus 构建计划/Sonnet 实施计划，遇到的问题包括但不限于（给我留下印象，气炸了我的 bug 们）：
1. AI 一开始不知道全反射这茬，看见 asin 炸了直接给我悄咪咪 clip 掉了影响到的所有光；
2. 我发现了问题，告诉 AI 这 tm 是全反射，AI 悄咪咪的让全反射的光反射一次之后直接全部出去了；
3. 我告诉 AI 球的不变量要求全反射的光的直射路径永远不会出射，AI 才意识到错误；
4. 球对称性系统我要处理 L_1^{scatter}散射项，但是显然整个系统在考虑源项的存在，至少保留一个球对称性，AI 估摸着觉得散射项的存在因为需要考虑散射点，就觉得三个任意点不一定保留对称性（这部分神论甚至是 opus 搞出来的），把我球对称性丢了；我一看显存占用直接指数增长，给我血压气炸了；
5. AI 在求解决定亮度的关系时使用了链式法则——在一些情况下 AI 选择的参数化倾向于简并——这时候雅可比变成了 0/0 的不定形，AI 完全没细想就把这些光丢掉了（觉得简并的参数意味着“允许传播的轨迹测度为 0 所以不贡献”）。