Il rilevamento tramite IA è appena migliorato notevolmente: vi presentiamo Checkfor.ai
Screenshot del sito web originale di Checkfor.ai.
NOTA: Abbiamo cambiato il nostro nome in Pangram Labs! Per ulteriori dettagli, consulta il nostro post sul blog.
Oggi lanciamo Checkfor.ai, uno strumento che permette di individuare i contenuti generati dall'intelligenza artificiale con un semplice copia e incolla.
La nostra missione è proteggere il mondo digitale dai contenuti di scarsa qualità generati dall'intelligenza artificiale che minacciano l'autenticità delle voci umane. Il nostro prodotto consente agli editori di contenuti, alle piattaforme di recensioni, agli educatori e ai creatori di verificare che i loro contenuti siano stati scritti da una persona in carne e ossa.
Perché crediamo di poter risolvere questo problema così complesso? Siamo un piccolo team di ricercatori e ingegneri esperti nel campo del machine learning che sanno semplicemente come implementare modelli funzionanti in ambienti di produzione. Il nostro team ha realizzato prodotti di machine learning per il mondo reale presso Google, Tesla Autopilot e Nuro. Abbiamo a cuore l'affidabilità e la fiducia, e non ci fermeremo quando l'accuratezza del nostro set di test raggiungerà il 99%. Il nostro obiettivo non è solo quello di essere il miglior rilevatore della categoria, ma di essere abbastanza affidabili per implementazioni reali ad alto rischio che richiedono bassi tassi di falsi positivi e falsi negativi.
Ci stiamo occupando di questo problema solo da circa un mese, ma abbiamo già compiuto notevoli progressi. Sebbene il nostro rilevatore non sia perfetto, riteniamo che sia già nettamente superiore a quelli della concorrenza, soprattutto per quanto riguarda la scrittura creativa e i contenuti online pubblicati dagli utenti. Non vediamo l'ora di migliorare le prestazioni dello strumento e di condividere alcuni risultati interessanti nelle prossime settimane.
Provalo su Checkfor.ai!
Max è un ingegnere esperto nel campo del machine learning. Di recente ha lavorato al progetto sui veicoli autonomi presso Nuro, guidando le attività di apprendimento attivo. Vanta una lunga esperienza nella realizzazione di prodotti di machine learning di successo presso Google, Two Sigma e Yelp.
Max ha conseguito una laurea in Informatica teorica e un master in Intelligenza artificiale presso l'Università di Stanford. Oltre alla sua passione per la creazione di cubi, è anche un membro attivo della comunità dei cubi di Magic: The Gathering.
Bradley è un ricercatore nel campo dell'intelligenza artificiale ed è esperto nello sviluppo di prodotti basati sul deep learning per il settore industriale. Recentemente ha guidato il gruppo di ricerca sul deep learning presso Absci, un'azienda che si occupa di scoperta di farmaci tramite intelligenza artificiale generativa, mentre in precedenza ha fatto parte del team principale di visione artificiale di Tesla Autopilot.
Durante gli studi universitari, Bradley è stato autore di numerose pubblicazioni nel campo della ricerca sul deep learning presso lo Stanford Vision Lab. Ha conseguito una laurea in fisica e un master in intelligenza artificiale presso l'Università di Stanford. Oltre all'intelligenza artificiale, nutre un grande interesse per l'istruzione e la filosofia ed è un appassionato giocatore di golf.
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