通过对齐与强化实现感知推理的 AIGC 检测

随着大语言模型的快速发展，可靠的 AI 生成内容（AIGC）检测变得至关重要但极具挑战。本文介绍了涵盖多领域、多来源及多样作者场景的综合数据集 AIGC-text-bank，并提出了 REVEAL 检测框架。该框架在分类前先生成可解释的推理链，采用两阶段训练策略：首先通过监督微调建立推理能力，随后利用强化学习提高准确率、逻辑一致性并减少幻觉。实验表明，REVEAL 在多个基准测试中达到了最先进水平，为 AIGC 检测提供了 robust 且透明的解决方案。