隐形字符把机器文本藏进人类区间：归一化后再校准，0.1%误报下多召回5个百分点
网页平台要在极低误报率下筛查大语言模型生成的帖子，而同形字和零宽字符这类肉眼不可见的编辑会把机器文本推入人类分数区间。NormDetect 先做 Unicode 归一化，再把按板块训练的小型分类头锚定到归一化后的 Binoculars 零样本分数上，混合权重在训练折上以人类误报上限为约束选出。在 RAID 八个板块、十一种攻击上，Falcon-7B 评分对下它在 0.1% 校准误报率时召回 55.5%，比归一化 Binoculars 高 5.0 个百分点，且每个板块的人类误报上界不超过 1%。