التعلم العميق المتقدم تقنية كشف الذكاء الاصطناعي
يستخدم نموذج الكشف المتطور لدينا أحدث تقنيات التعلم العميق لتحديد المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي عبر لغات ونماذج متعددة بدقة رائدة في الصناعة.
دقة الكشف
معدل الإيجابيات الكاذبة
اللغات المدعومة
تقنية كشف الذكاء الاصطناعي المتقدمة
يجمع نهجنا المتطور ذو النموذجين بين أفضل ما في التعلم الآلي التقليدي والتعلم العميق الحديث لتوفير أدق كشف لمحتوى الذكاء الاصطناعي المتاح.
الكشف بنموذجين
يجمع بين تحليل ميزات XGBoost ونماذج محول RoBERTa لتحقيق دقة فائقة عبر جميع نماذج الذكاء الاصطناعي بما في ذلك GPT-4 و Claude و Gemini.
درع إعادة الصياغة
كشف متقدم ضد أدوات إعادة الصياغة وتقنيات التهرب التي تفوتها الكواشف الأخرى، مما يضمن نتائج موثوقة حتى مع المحتوى المتلاعب به.
بنية التعلم العميق
شبكة عصبية شاملة مدربة على مجموعات بيانات متنوعة مع تحليل دلالي قائم على المحول للتعرف الشامل على الأنماط.
الدعم متعدد اللغات
مدرب على أكثر من 50 لغة مع نماذج غير متحيزة لمتعلمي اللغة الإنجليزية كلغة ثانية، مما يوفر كشفًا عادلاً ودقيقًا عبر المحتوى العالمي.
المعالجة في الوقت الفعلي
تحليل سريع للغاية مع تمييز على مستوى الجملة ونتائج فورية، معالجة المستندات حتى 50,000 حرف في ثوانٍ.
معايرة الثقة
توفر معايرة Platt والانحدار المتساوي درجات ثقة موثوقة مع قياس عدم اليقين للتنبؤات الجديرة بالثقة.
لماذا كشفنا متفوق
الرائد في الصناعة
أدق كشف للذكاء الاصطناعي متاح
كيف يعمل كشف الذكاء الاصطناعي
تستخدم تقنيتنا التعلم العميق لمواكبة التطورات في الذكاء الاصطناعي، مما يوفر نتائج دقيقة وموثوقة تساعدك على فهم أصل النص.
إدخال النص
يقبل النص المنسوخ واللصق وملفات DOCX و PDF والصور، ويحلل حتى 50,000 حرف في المرة الواحدة.
التعلم العميق
نستخدم نهج التعلم العميق الشامل، المدرب على مجموعات بيانات نصية من الويب والتعليم والمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي من مجموعة من نماذج اللغة الكبيرة.
مصنف الجمل
يحدد نموذج التصنيف جملة بجملة الاحتمالية والثقة في أن النص تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.
درع إعادة الصياغة
ندافع ضد الأدوات التي تسعى لاستغلال كواشف الذكاء الاصطناعي. يحمي نموذجنا من الطرق الشائعة لتجاوز كشف الذكاء الاصطناعي، مثل إعادة الصياغة وهجمات الحروف المتشابهة.
نتيجة الإخراج
يمكنك عرض النتائج سهلة التفسير في لوحة التحكم الخاصة بنا، مع ميزات متميزة لكشف مفردات الذكاء الاصطناعي والسرقة الأدبية والمصادر القابلة للاستشهاد.
أبحاث كشف الذكاء الاصطناعي الرائدة
يجمع نهجنا القائم على البحث بين التعلم الآلي المتطور والمنهجية الصارمة لتقديم أدق وأكثر كشف موثوق للذكاء الاصطناعي.
مجموعة النموذجين
نهج ثوري يجمع بين مصنف XGBoost القائم على الميزات ومحول RoBERTa المضبوط. تلتقط هذه البنية الهجينة كلاً من الأنماط الإحصائية والفروق الدلالية الدقيقة التي تفوتها أساليب النموذج الواحد.
بيانات تدريب شاملة
مجموعة بيانات منسقة بعناية مع عينات متوازنة من مصادر متنوعة بما في ذلك الأوراق الأكاديمية ومحتوى الويب والكتابة المهنية والنص الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي من نماذج لغوية متعددة للتدريب القوي.
هندسة الميزات المتقدمة
استخراج متطور لأكثر من 100 ميزة لغوية بما في ذلك أنماط الحيرة ومقاييس الانفجار ودرجات القابلية للقراءة ومقاييس الإنتروبيا والنسب النحوية للكشف القابل للتفسير والموثوق.
تسجيل الثقة المعاير
تنفيذ تقنيات معايرة Platt والانحدار المتساوي لتوفير درجات ثقة موثوقة مع قياس عدم اليقين، مما يضمن أن التنبؤات دقيقة وجديرة بالثقة.
الدقة على مستوى الجملة
تحليل دقيق يوفر كشفًا جملة بجملة مع تجميع ذكي على مستوى المستند، مما يوفر رؤى تفصيلية حول الأقسام المحددة التي تحتوي على محتوى تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.
عملية التطوير الدورية
يخضع نموذج التعلم العميق لدينا للتحسين المستمر من خلال الاختبار والتدريب والتحسين الصارم.
جمع البيانات
مجموعات بيانات منسقة بعناية مع عينات متوازنة من مصادر متنوعة بما في ذلك الكتابة البشرية والمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي
تدريب النموذج
تدريب مجموعة النموذجين مع التعلم الخاضع للإشراف على ملايين المستندات للتعرف القوي على الأنماط
الاختبار والتحقق
تقييم صارم على مجموعات بيانات لم يسبق رؤيتها لضمان الموثوقية والدقة عبر محتوى متنوع
النشر والمراقبة
المراقبة المستمرة والتحديثات للتكيف مع نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة والحفاظ على الأداء الأمثل
درجات الثقة
نوفر فئات ثقة لتصنيفاتنا لضمان أنه يمكنك الوثوق بالنتائج وتفسيرها بشكل مناسب. يستخدم تسجيل الثقة المعاير لدينا تقنيات معايرة Platt والانحدار المتساوي.
يتم ضبط هذه الفئات من خلال الاختبار الصارم على مجموعات بيانات متنوعة لتوفير تنبؤات موثوقة يمكنك الوثوق بها.
ثقة عالية
دقة >99٪تنبؤات موثوقة للغاية مع معدل خطأ ضئيل
ثقة متوسطة
معتدلموثوقية جيدة، قد تتطلب سياقًا إضافيًا
ثقة منخفضة
غير مؤكديجب تفسير النتائج بحذر
التصنيف المختلط
ينتج نموذجنا ثلاثة تصنيفات محتملة بدلاً من نتيجة ثنائية بسيطة، مما يسمح بكشف أكثر دقة للذكاء الاصطناعي:
بشري فقط
محتوى مكتوب بالكامل بواسطة إنسان
ذكاء اصطناعي فقط
محتوى مكتوب بالكامل بواسطة ذكاء اصطناعي
مختلط
محتوى مكتوب بمزيج من البشر والذكاء الاصطناعي
الإيجابيات الكاذبة
الإيجابية الكاذبة في كشف الذكاء الاصطناعي هي عندما يصنف كاشف الذكاء الاصطناعي بشكل غير صحيح الكتابة البشرية على أنها ذكاء اصطناعي. نحافظ على معدل الإيجابيات الكاذبة لدينا عند ما لا يزيد عن 1٪ عند تقييم نص الذكاء الاصطناعي مقابل النص البشري.
هذا مهم بشكل خاص للمعلمين والمؤسسات لتجنب الادعاءات الكاذبة وضمان العدالة في التقييم.
معدل دقة 99٪
يحقق نموذجنا دقة 99٪ عند اكتشاف النص الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي مقابل الكتابة البشرية عبر مجموعات بيانات وأنواع محتوى متنوعة.
نختبر ونحسن نموذجنا باستمرار للحفاظ على هذه الدقة العالية مع ظهور نماذج ذكاء اصطناعي جديدة.
- • دقة أعلى (99٪+)
- • إيجابيات كاذبة أقل (<1٪)
- • نهج مجموعة النموذجين
- • درع إعادة الصياغة ضد أدوات التهرب
- • أبحاث تمت مراجعتها من قبل الأقران (ACL، NeurIPS، ICML 2024)
الأسئلة الشائعة
الأسئلة المتكررة
هل لديك أسئلة حول تقنيتنا؟
ابحث عن إجابات للأسئلة الشائعة حول تقنية وقدرات Detecting-AI.
اتصل بنا