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meta ai研究团队近期正式开源了text seal工具包。该工具包专注于为大语言模型（llm）提供两类文本水印能力：生成过程中的实时嵌入与生成完成后的后处理加水印，并支持识别因训练数据污染所引发的“水印放射性”现象。

具体来说，Text Seal隶属于Meta Seal多模态开源水印框架体系，致力于构建高鲁棒性、低感知性的文本水印解决方案。

Text Seal的主要功能涵盖：

• 支持事后水印机制，即对已存在文本调用LLM进行语义保持型重写，并同步集成多种生成时水印技术（如Green-list/Red-list、Gumbel-max、DipMark、SynthID、MorphMark、WaterMax）实现隐蔽嵌入；
• 具备污染溯源能力，通过在模型训练阶段主动注入含水印的基准数据集，再分析模型输出中是否呈现异常水印信号（即“水印放射性”），进而判断训练语料是否存在被污染风险；
• 提供完整的训练支撑模块，适配科研场景下的分布式预训练及监督微调（SFT），并支持可控的数据污染注入实验配置。

开源仓库地址：https://www./link/e183dde3c3fa843af4b8882d9edfe2a6

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