标记错误症状：评估医学文本中的 LLM 水印

英文标题：Marking the Wrong Symptoms: Evaluating LLM Watermarks in Medical Texts

该论文研究大型语言模型（LLM）水印在医学文本中的有效性与可靠性。随着 LLM 日益被纳入临床工作流程，对模型生成内容进行可追溯标识的需求愈发迫切。论文指出，现有水印技术大多在通用基准上进行评估，可能无法反映医疗领域文本的特殊风险与表现。研究对开发者和医疗 AI 行业的意义在于，水印方案需要针对临床语境进行专门验证，而不能直接套用通用领域结论。

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