超越原始检测分数：马尔可夫信息校准提升机器生成文本检测

针对机器生成文本检测中 token 级检测分数易受生成随机性影响的问题，研究者提出马尔可夫信息分数校准方法，用马尔可夫随机场建模上下文检测分数的近邻相似性与初始不稳定性，并通过平均场近似实现为轻量组件，可无缝接入现有检测器。在跨 LLM、复述攻击等多种真实场景实验中，该方法以可忽略的计算开销显著优于基线。