<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Green List on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/green-list/</link><description>Recent content in Green List on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sat, 03 Oct 2026 07:35:29 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/green-list/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>AI가 쓴 글에 워터마크를 다는 작업을 매 단어마다 '동전 던지기'를 하는 방식으로 바꿔서, 속도 저하를 거의 없앤 연구</title><link>https://techllm.github.io/posts/flip-don-t-shuffle-watermarking-llms-at-the-speed-of-inference/</link><pubDate>Sat, 03 Oct 2026 07:35:29 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/flip-don-t-shuffle-watermarking-llms-at-the-speed-of-inference/</guid><description>본 논문은 매 토큰마다 독립 베르누이 시험으로 그린 리스트를 결정하는 Stateless Bernoulli Watermarking(SBW)을 제안한다. KGW의 어휘 셔플과 SynthID의 토너먼트 패스를 O(1) CBRNG 임계값 검사로 대체해, 단일 fused 커널에서 실행 가능하며 중간 텐서 할당이 0이다. 또한 기존 방식에서는 한계가 있었던 풀 어휘(full-vocabulary) self-salt와 분산 추론(distributed inference) 환경에서의 호환성을 완벽히 지원한다.</description></item></channel></rss>