Передовое глубокое обучение Технология обнаружения ИИ
Наша современная модель обнаружения использует передовое глубокое обучение для идентификации контента, созданного ИИ, на нескольких языках и моделях с ведущей в отрасли точностью.
Точность обнаружения
Частота ложных срабатываний
Поддерживаемых языков
Передовая технология обнаружения ИИ
Наш передовой подход с двойной моделью сочетает лучшее из традиционного машинного обучения и современного глубокого обучения для наиболее точного обнаружения контента ИИ.
Обнаружение с двойной моделью
Сочетает анализ признаков XGBoost с моделями трансформеров RoBERTa для превосходной точности во всех моделях ИИ, включая GPT-4, Claude и Gemini.
Защита от перефразирования
Продвинутое обнаружение инструментов перефразирования и техник обхода, которые пропускают другие детекторы, обеспечивая надежные результаты даже с манипулированным контентом.
Архитектура глубокого обучения
Сквозная нейронная сеть, обученная на разнообразных наборах данных с семантическим анализом на основе трансформеров для комплексного распознавания паттернов.
Многоязычная поддержка
Обучена на более чем 50 языках с беспристрастными моделями для изучающих английский как второй язык, обеспечивая справедливое и точное обнаружение глобального контента.
Обработка в реальном времени
Молниеносный анализ с выделением на уровне предложений и мгновенными результатами, обработка документов до 50 000 символов за секунды.
Калибровка достоверности
Масштабирование Платта и изотоническая регрессия обеспечивают надежные оценки достоверности с количественной оценкой неопределенности для надежных прогнозов.
Почему наше обнаружение превосходит другие
Лидер отрасли
Самое точное обнаружение ИИ
Как работает обнаружение ИИ
Наша технология использует глубокое обучение, чтобы идти в ногу с достижениями ИИ, предоставляя точные и надежные результаты, которые помогают вам понять происхождение текста.
Входной текст
Принимает скопированный и вставленный текст, файлы DOCX, PDF и изображения, анализируя до 50 000 символов за раз.
Глубокое обучение
Мы используем сквозной подход глубокого обучения, обученный на текстовых наборах данных из интернета, образования и созданных ИИ из различных больших языковых моделей.
Классификатор предложений
Модель классификации предложение за предложением определяет вероятность и достоверность того, что текст был создан ИИ.
Защита от перефразирования
Мы защищаемся от инструментов, пытающихся обмануть детекторы ИИ. Наша модель защищает от распространенных методов обхода обнаружения ИИ, таких как перефразирование и атаки с использованием омоглифов.
Выходной результат
Вы можете просматривать легко интерпретируемые результаты на нашей панели управления с премиум-функциями для обнаружения словаря ИИ, плагиата и цитируемых источников.
Ведущие исследования в области обнаружения ИИ
Наш подход, основанный на исследованиях, сочетает передовое машинное обучение с строгой методологией для обеспечения наиболее точного и надежного обнаружения ИИ.
Ансамбль с двойной моделью
Революционный подход, сочетающий классификатор на основе признаков XGBoost с тонко настроенным трансформером RoBERTa. Эта гибридная архитектура улавливает как статистические паттерны, так и семантические нюансы, которые пропускают подходы с одной моделью.
Комплексные обучающие данные
Тщательно подобранный набор данных со сбалансированными образцами из разнообразных источников, включая научные статьи, веб-контент, профессиональное письмо и текст, созданный ИИ из нескольких языковых моделей для надежного обучения.
Продвинутая инженерия признаков
Сложное извлечение более 100 лингвистических признаков, включая паттерны недоумения, метрики взрывности, оценки читабельности, меры энтропии и синтаксические соотношения для интерпретируемого и надежного обнаружения.
Калиброванная оценка достоверности
Реализация методов масштабирования Платта и изотонической регрессии для обеспечения надежных оценок достоверности с количественной оценкой неопределенности, гарантируя, что прогнозы являются точными и надежными.
Точность на уровне предложений
Детальный анализ, обеспечивающий обнаружение предложение за предложением с интеллектуальной агрегацией на уровне документа, предлагая подробную информацию о том, какие конкретные разделы содержат контент, созданный ИИ.
Циклический процесс разработки
Наша модель глубокого обучения проходит непрерывное улучшение через строгое тестирование, обучение и доработку.
Сбор данных
Тщательно подобранные наборы данных со сбалансированными образцами из разнообразных источников, включая человеческое письмо и контент, созданный ИИ
Обучение модели
Обучение ансамбля с двойной моделью с контролируемым обучением на миллионах документов для надежного распознавания паттернов
Тестирование и валидация
Строгая оценка на ранее невиданных наборах данных для обеспечения надежности и точности на разнообразном контенте
Развертывание и мониторинг
Непрерывный мониторинг и обновления для адаптации к новым моделям ИИ и поддержания максимальной производительности
Оценки достоверности
Мы предоставляем категории достоверности для наших классификаций, чтобы вы могли доверять и правильно интерпретировать результаты. Наша калиброванная оценка достоверности использует методы масштабирования Платта и изотонической регрессии.
Эти категории настроены с помощью строгого тестирования на разнообразных наборах данных для обеспечения надежных прогнозов, которым вы можете доверять.
Высокая достоверность
>99% точностиВысоконадежные прогнозы с минимальной частотой ошибок
Средняя достоверность
УмереннаяХорошая надежность, может потребоваться дополнительный контекст
Низкая достоверность
НеопределеннаяРезультаты следует интерпретировать с осторожностью
Смешанная классификация
Наша модель выдает три возможные классификации вместо простого бинарного результата, что позволяет более нюансированное обнаружение ИИ:
Только человек
Контент, полностью написанный человеком
Только ИИ
Контент, полностью написанный ИИ
Смешанный
Контент, написанный смесью человека и ИИ
Ложные срабатывания
Ложное срабатывание в обнаружении ИИ — это когда детектор ИИ неправильно классифицирует человеческое письмо как ИИ. Мы поддерживаем частоту ложных срабатываний не более 1% при оценке текста ИИ против человеческого текста.
Это особенно важно для преподавателей и учреждений, чтобы избежать ложных обвинений и обеспечить справедливость в оценке.
99% точности
Наша модель достигает 99% точности при обнаружении текста, созданного ИИ, против человеческого письма на разнообразных наборах данных и типах контента.
Мы постоянно тестируем и совершенствуем нашу модель для поддержания этой высокой точности по мере появления новых моделей ИИ.
- • Более высокая точность (99%+)
- • Меньше ложных срабатываний (<1%)
- • Ансамблевый подход с двойной моделью
- • Защита от перефразирования против инструментов обхода
- • Рецензируемые исследования (ACL, NeurIPS, ICML 2024)
FAQ
Часто задаваемые вопросы
Есть вопросы о нашей технологии?
Найдите ответы на распространенные вопросы о технологии и возможностях Detecting-AI.
Связаться с нами