BELL：用于LLM水印定位的预算化E证据框架

该研究提出BELL（Budgeted E-evidence Localization for LLM Watermarks）框架，以高效定位大语言模型输出中的水印。 BELL采用自适应分配策略，将检测预算集中于高证据区域，并引入token加权e-BH程序确定水印位置。 该方法在理论上能控制token加权错误发现率（FDR），且实验显示其在多种LLM和水印方案中性能优于现有方法。