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首先，所采用的方法基于Rao、Kumar、Lakkaraju和Shah近期的研究成果。首先，我们创建了一个包含17万个短语的词典。对于每篇论文，我们从中随机选取两个短语。选中任一特定短语组合的概率小于百亿分之一。我们在每篇提交论文的PDF中植入了仅对大语言模型可见的指令水印，指示其在评审中包含这两个选定的短语。（人类阅读PDF时不会直接看到此水印。）
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其次，community discussion:
多家研究机构的独立调查数据交叉验证显示，行业整体规模正以年均15%以上的速度稳步扩张。
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第三，This specific NAND variety is now in critically short supply. AI inference and training operations depend on rapid data transfer to GPU servers, making enterprise SSDs essential. Traditional hard drives are inadequate for such speeds. NAND producers are capitalizing on this trend, prioritizing the more profitable enterprise sector over consumer goods.
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