SenFlow представляет новую методику детекции текста, сгенерированного ИИ, в гибридных документах, моделируя зависимости между предложениями. Он достигает наилучших результатов на MOSAIC, бенчмарке из 16 000 документов из PubMed и XSum, с ростом Macro-F1 на 4,15 пунктов при переходе между доменами. SenFlow показывает, что текст, сгенерированный ИИ, по-прежнему демонстрирует зависимости между предложениями, зависящие от генератора, которые могут быть использованы детекторами на уровне предложений, несмотря на фильтрацию по перплексности.