MCRP：基于匹配条件响应的鲁棒LLM生成文本探测方法

研究提出冻结LLM探测框架MCRP，通过匹配条件探测生成文本，提升对意义保留型修订的鲁棒性。 在重写、润色和扩写场景下，MCRP达到93.97% F1和96.24% ROC-AUC，比最强基线高19.50和25.77个百分点。 方法保持探测LLM冻结并训练轻量随机森林分类器，消融实验证明响应特征组贡献互补。