研究人员提出了分层词汇路由（HeRo），这是一种水印框架，允许大型语言模型嵌入具有细粒度访问控制的元数据。与需要揭示整个消息才能进行验证的现有多位方案不同，HeRo 递归地划分词汇表，使得验证者只能解码其授权的部分。

  • 该方法将水印信息分布在分层层中，以支持选择性披露。
  • 它保留了底层采样过程的无偏性，以维持文本质量。
  • 实验表明，在防止不必要信息暴露的同时，具有高精度检测和低延迟。

这种方法通过允许不同的验证者仅访问嵌入有效载荷的特定部分来解决隐私问题。