Станислав
Разработчик и стартапер
В материале в целом верные направления, но определение ИИ сгенерированного текста задача не такая простая, как кажется. Более подробно технические аспекты разбирал в статье недавно https://titanida.com/detect_llm_generated_generative_text.
Но для обычного человека это крайне сложная задача, чтобы надежно определить источник контента, имеет смысл использовать технические средства.
Мы делаем сервис определения ии слоп контента https://zerotrue.app уже больше года. Собственные МЛ модели классификации контента для видео, изображений, текста, музыки, голоса. Это в корне непростая задача. Постоянные тесты, сбор данных, дообучение моделей. Сервис бесплатный, пользуйтесь на здоровье.
Наступил момент, когда ИИ контент уже неотличим на глаз (и на слух) от созданного человеком. Но против ИИ поможет только ИИ.
Мы делаем сервис определения ии слоп контента https://zerotrue.app уже больше года. Собственные МЛ модели классификации контента для видео, изображений, текста, музыки, голоса. Это в корне непростая задача. Постоянные тесты, сбор данных, дообучение моделей.
На скрине проверка одного видео из статьи.
Сервис бесплатный, пользуйтесь на здоровье.
Как концепт выглядит вполне прикольно. Чисто функционально едва ли юзабельно. Мы делаем сервис определения ии слоп контента https://zerotrue.app уже больше года. Собственные МЛ модели классификации контента для видео, изображений, текста, музыки, голоса. Это в корне непростая задача. Постоянные тесты, сбор данных, дообучение моделей. Сервис бесплатный, пользуйтесь на здоровье.
Доброго времени! бота пока отключили, проект трансформировался в веб сервис https://voicecover.ru.
Доброго времени! бота пока отключили, проект трансформировался в веб сервис https://voicecover.ru. Связаться можно в тг @uberwow.
Доброго времени! проект не сдулся, проект значительно усовершенствован и трансформировался в удобный сервис https://voicecover.ru.
А тексты проверяемые были на русском языке? Тексты были от ChatGPT? Если интересно, можем связаться и я попробую поресерчить вопрос и поправить модель.
Мы разрабатываем решение (нейросеть) для приведения текста от ChatGPT (и других больших языковых моделей) к тексту, написанному челвоеком для всех существующих алгоритмов обнаружения сгенерированного нейросетями текста. В первую очередь это важно для ранжирования поисковиками, для того, чтобы текст выглядил, как написанный человеком и уникальный, а ни как ML-generated c пониженным коэффициентом для СЕО. Аналогично с отзывами. Кому интересно, telegram @uberwow.
Спасибо за оценку. С помощью checkGPT можно проверять статьи и посты, рефераты и дипломные работы, любой контент, к которому есть требование на проверку источника. Тексты могут быть комбинированные, когда частично пишет человек, и частично ИИ. Скоро мы реализуем обновление, в котором такой вид проверки тоже будет возможен. А так же проверка страниц сайтов по ссылке целиком.
В материале в целом верные направления, но определение ИИ сгенерированного текста задача не такая простая, как кажется. Более подробно технические аспекты разбирал в статье недавно https://titanida.com/detect_llm_generated_generative_text.
Но для обычного человека это крайне сложная задача, чтобы надежно определить источник контента, имеет смысл использовать технические средства.
Мы делаем сервис определения ии слоп контента https://zerotrue.app уже больше года. Собственные МЛ модели классификации контента для видео, изображений, текста, музыки, голоса. Это в корне непростая задача. Постоянные тесты, сбор данных, дообучение моделей. Сервис бесплатный, пользуйтесь на здоровье.