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语言大模型是当前研究热点，但如何评估机器生成的语言与人类自然语言的差异是一个关键且困难的问题。南方科技大学计算机科学与工程系计算语言学与意识科学（CLCS）课题组对这一问题进行了深入研究，提出了一种基于信息熵频谱分析的新型方法。这种方法可有效地用于评估大语言模型（large language models, LLMs）的生成质量，并检测与人类自然语言的区别。这种新型方法的灵感来源于心理语言学领域中...

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