过去几个月里，随着人工智能检测市场的稳步增长，一个专门研究如何规避这些检测的类似市场也应运而生。
如今市面上涌现出一大批自称"人性化工具"的软件。这些工具的底层运作机制各不相同，但都承诺实现同一目标：只要使用我们的工具，就没人能看出你的文本是由AI生成的。这类工具迅速在学生、SEO从业者以及其他希望规避AI使用检测的人群中流行起来。
然而，我们很高兴地宣布，今天我们已推出一款能够检测超过90%高质量人化内容的模型。
结果
以下是我们新模型的表现：
| 语言 | AI文本检测率 | 人化AI文本检测率 |
|---|---|---|
| GPTZero | 95.60% | 34.53% |
| 双筒望远镜 | 94.40% | 29.73% |
| 全字母基准线 | 100.00% | 73.07% |
| 全字母人化器（当前型号！） | 100.00% | 93.66% |
为实现这些成果，我们的团队经历了严谨的研究流程：对19款公开可用的文本拟人化工具进行深度审计，建立分类体系对其质量进行分级，并利用包含高质量拟人化文本的训练语料库对生产模型进行再训练。
这项研究近期在国际计算语言学会议的"人工智能生成内容检测研讨会"上进行了专题展示。如需阅读技术论文，请点击此处。
如需了解更多信息、申请演示或进行其他咨询，请联系info@pangram.com！
埃利亚斯·马斯鲁尔创始工程师
Elyas Masrour 是 Pangram 的创始工程师。自马里兰大学毕业后，他作为 Pangram 的第二名员工加入公司，此后构建了多项关键基础设施，包括模型服务 API、基于角色的访问控制以及支持性证据处理管道。Elyas 还与研究团队紧密合作，共同开展对抗性鲁棒性、模型可解释性以及异构混合内容检测等项目。 工作之余，埃利亚斯热衷于探索人类创造力和表达的方方面面，包括电影制作、阅读以及城市探索。
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