The Green List 是一款专注于 LLM 文本水印技术的交互式学习应用，让用户通过亲手实践深入理解水印算法的工作原理。用户可以使用真实模型生成与检测水印、对水印发起攻击并测量统计证据，还能测试事后水印方案，是探索大语言模型水印技术的实用工具。

产品详细介绍

一个用于LLM水印的交互式解释应用

AI Anytime创始人

AI 生成的文本无处不在。

但我们如何判断一段文本究竟是否来自 AI 模型？

更重要的是——**水印技术到底是如何工作的？**

我构建了 **The Green List**，让这个问题变得可交互。

比起又一篇配着静态图表的博客文章，你完全可以亲手实验 LLM 水印：

🟢 了解密钥是如何生成 token「绿名单」的

📊 生成文本并查看 z 分数、p 值和逐 token 证据

🧪 测试改写、翻译、截断和自适应攻击

🧠 探索熵、容量和多 bit 载荷

🎲 理解 Gumbel-max 和锦标赛采样

🔬 并排对比不同的水印方案

⚡ 在真实模型上运行事后选择水印（post-hoc selection watermarking）

有趣之处在于：**这些数字不是伪造的。**

算法直接在浏览器中运行，所以图表、统计数据、KL 散度、解码后的载荷以及攻击曲线都是由真实算法计算得出，而不是预渲染的示意图。

我之所以做这件事，是因为 LLM 水印技术将变得越来越重要——而大多数讲解都把背后的概念讲得比实际需要的更难懂。

我的目标很简单：

**通过让人们亲手玩一玩，把研究讲明白。**

🔗 在线体验：https://aianytime.github.io/llm-watermarking-explainer/

💻 开源地址：https://github.com/AIAnytime/llm-watermarking-explainer

非常期待听到研究人员、AI 工程师和教育工作者们的反馈：**LLM 水印中哪一部分最难理解？**

The Green List