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https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover.git
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guillaumemeyer
dfad1d55f1
Tracks the research/ arXiv-v1 paper kit (per PR #174's gitignore plan) and closes the environment gaps needed to actually run the 3,500-cell study: - detect_text_watermark.py / multilingual_gen.py: new --torch-dtype (auto|fp32|bf16). bf16 is ~8x faster for opt-1.3b CPU cached decode (0.5 vs 4 s/token on aarch64) and keeps same-config gen/detect consistent. - run_experiments.py: --quality-python (defaults to repo .venv-quality, else MarkLLM venv with a warning); --seeds/--prompts now limit the generate loop instead of only the plan; workers force --torch-dtype bf16; the 'none' control attack is a passthrough (was 'unknown attack'). - evaluate_quality.py: BERTScore on roberta-large (deberta-xlarge-mnli crashes under transformers>=5 in set_truncation_and_padding; WATERMARKS_BERTSCORE_MODEL override). - Makefile: research-check target (documented but missing). - .env.example: MARKLLM_DIR naming (code reads MARKLLM_DIR, not WATERMARKS_MARKLLM_DIR). - research/pins-quality.txt: pinned quality-venv freeze (protocol §7). - tests: quality-python plumbing, CLI subset, bf16 worker flag, none attack, multilingual fake_load signature. Validation: make research-check (78 tests) and make lint green; a restricted end-to-end run (generate -> attack -> detect -> evaluate -> report) passes with real metrics.
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Une tasse de café dépend de quelques variables : mouture, température, dose et temps d'infusion. Les moutures plus fines extraient plus vite mais deviennent amères si l'eau est trop chaude. Un ratio courant est de soixante grammes de café par litre d'eau. Les méthodes par versement exigent une main stable et un lit de café plat, tandis que les méthodes par immersion comme la presse française sont plus indulgentes. Des grains conservés à l'abri de la lumière dans un contenant hermétique gardent mieux leur arôme que dans le sachet.
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