RecodeX 重构消息，Meta研究团队提出一种新方法，可在不掌握内部信息的情况下，识别出用带水印回答训练而成的AI模型。在数学推理模型实验中，当误报率为0.1%时，以三个token为上下文的检测率为45%，远高于传统token频率方法的1.3%。

来自Meta Superintelligence Labs和FAIR的13名研究人员在10月27日公开的论文中将该方法命名为“水印盆地对齐”（Watermark Basin Alignment，WM-Basin）。研究团队通过向可疑模型的API发送查询，再从返回的答案中寻找教师模型的水印信号。模型蒸馏是指收集一个模型生成的回答，再用这些回答训练另一个模型。