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Die KI-Erkennung ist jetzt noch besser: Wir präsentieren Checkfor.ai
Screenshot der ursprünglichen Checkfor.ai-Website.
HINWEIS: Wir haben unseren Namen in Pangram Labs geändert! Weitere Informationen finden Sie in unserem Blogbeitrag.
Heute bringen wir Checkfor.ai auf den Markt, ein Tool, mit dem sich KI-generierte Inhalte durch einfaches Kopieren und Einfügen erkennen lassen.
Unsere Mission ist es, die digitale Welt vor minderwertigen, KI-generierten Inhalten zu schützen, die authentische menschliche Stimmen bedrohen. Mit unserem Produkt können Content-Publisher, Bewertungsplattformen, Pädagogen und Kreative überprüfen, ob ihre Inhalte von einem echten Menschen verfasst wurden.
Warum glauben wir, dass wir dieses anspruchsvolle Problem lösen können? Wir sind ein kleines Team aus erfahrenen Forschern und Ingenieuren im Bereich maschinelles Lernen, die einfach wissen, wie man funktionierende Modelle in Produktionsumgebungen einsetzt. Unser Team hat bereits reale Produkte für maschinelles Lernen bei Google, Tesla Autopilot und Nuro auf den Markt gebracht. Wir legen größten Wert auf Zuverlässigkeit und Vertrauen und geben uns nicht mit einer Testgenauigkeit von 99 % zufrieden. Unser Ziel ist es nicht nur, der beste Detektor seiner Klasse zu sein, sondern auch zuverlässig genug für risikoreiche, reale Einsätze, die niedrige Falsch-Positiv- und Falsch-Negativ-Raten erfordern.
Wir arbeiten erst seit etwa einem Monat an diesem Problem, haben aber bereits große Fortschritte erzielt. Unser Detektor ist zwar noch nicht perfekt, aber wir glauben, dass er bereits deutlich besser ist als die Detektoren der Konkurrenz, insbesondere bei kreativen Texten und von Nutzern veröffentlichten Online-Inhalten. Wir freuen uns darauf, die Leistung des Tools weiter zu verbessern und in den kommenden Wochen einige spannende Ergebnisse zu präsentieren.
Probieren Sie es bei Checkfor.ai aus !
Max ist ein erfahrener Machine-Learning-Ingenieur. Zuletzt arbeitete er bei Nuro an autonomen Fahrzeugen und leitete dort die Aktivitäten im Bereich Active Learning. Er kann auf eine lange Erfolgsgeschichte bei der Einführung von Machine-Learning-Produkten bei Google, Two Sigma und Yelp zurückblicken.
Max hat einen Bachelor of Science in theoretischer Informatik und einen Master of Science in künstlicher Intelligenz von der Stanford University. Neben seiner Leidenschaft für das Bauen ist er auch aktives Mitglied der Magic: the Gathering Cube Community.
Bradley ist KI-Forscher und Experte für die Entwicklung von Deep-Learning-Produkten in der Industrie. Zuletzt leitete er die Deep-Learning-Forschungsgruppe bei Absci, einem Unternehmen für generative KI-Arzneimittelforschung, und war zuvor Mitglied des Kernteams für Computer Vision bei Tesla Autopilot.
Während seines Studiums verfasste Bradley mehrere Publikationen im Bereich Deep Learning-Forschung am Stanford Vision Lab. Er hat einen Bachelor of Science in Physik und einen Master of Science in Künstlicher Intelligenz von der Stanford University. Neben KI interessiert er sich auch für Bildung und Philosophie und ist begeisterter Golfer.
Weiterführende Literatur
Die Informationstheorie hinter der Frage, warum KI-Texte so schlecht sind
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Meta wird damit beginnen, KI-generierte Inhalte zu identifizieren.
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