arXiv：重写使AI文本统计上逼近人类分布

2026年8月27日，Jaee Ponde等人在arXiv（cs.lg）发布论文《On the Indistinguishability of Human v/s AI Generated Text》，探讨LLM重复改写后文本分布与人类文本的逼近关系。 论文证明在满足混合与稳定性条件下，通过重复改写机器生成分布可收敛至人类目标分布，并推导了显式收敛速率，分析语义保留与质量约束对速率的影响。 研究进一步扩展到有限样本，表征所需人类数据量与改写轮次的缩放关系；同时通过学习人类保留重写核，将分析推广至非共享参数设定。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。