【要点】：本论文介绍了SemEval-2024任务8，即多领域、多模型和多语言的机器生成文本检测。该任务包含了三个子任务，其中子任务A是一个二分类任务，目标是确定一个文本是由人类编写还是由机器生成。子任务A有两个不同的轨道，一个是单语言轨道仅关注英文文本，另一个是多语言轨道。子任务B是检测文本的准确来源，判断它是由人类编写还是由特定的LLM生成。子任务C旨在识别文本中的转变点，在该点处作者从人类到机器的转变。该任务吸引了大量的参与者，子任务A单语言共126人参与，子任务A多语言共59人参与，子任务B共70人参与，子任务C共30人参与。本论文介绍了任务，分析了结果，并讨论了系统提交和使用的方法。对于所有子任务，表现最好的系统都使用了LLMs。
【方法】：使用LLMs作为最佳系统的方法。
【实验】：本论文分析了任务的结果，并讨论了系统提交和使用的方法。