MarkTune：改善模型内嵌 LLM 水印质量与可检测性权衡

MarkTune 是一个基于 on-policy 微调的模型内嵌 LLM 水印框架，以 GaussMark 检测统计量作为奖励，并通过高质量人类文本的交叉熵或对更强 oracle 模型的 KL 散度保持生成质量。它显著改善了 GaussMark 的质量-可检测性前沿，检测能力接近强推理时方案，同时保持生成质量与下游任务表现。该方法在文本编辑和开放权重攻击下仍具鲁棒性，并可泛化到训练中未见语料。