学术文本检查
适用于论文和个人陈述的 AI 论文检测器
将论文、文章或个人陈述粘贴到此 AI 论文检测器中。Slop or Not 将英文段落与从数百万人类和 AI 样本中学到的模式进行比较，然后返回一个概率供进一步审核。在线使用时，粘贴的文本首先会发送到 Numen 的服务器进行隐藏字符扫描，该扫描在内存中运行且不存储任何内容。单独的 AI 检测在 Numen 的私有 Mac 服务器上运行。iPhone、iPad 和 Mac 版 App 会在设备端运行这两项检测。
在 5% 误报率下识别出 99.5% 的 AI 文本，评分来自公开基准 RAID，而不是我们自己。
粘贴一段话或整篇论文。iPhone 和 Mac 应用没有字数上限，也没有每月字数额度。
- 粘贴英文文本学校作文、商品评价、配文、文章和社交帖文，最多 20,000 个字符。
- 结果概率判断、AI 分数和可读性分析。
- 隐私在 Numen 的私有 Mac 服务器上检测，绝不会传递给外部 AI 公司。如果希望文本完全留在设备上，请使用 App。
检查内容
AI 论文检测器能告诉你什么？
与 LLM 撰写的学术文章相关的语言模式
整篇文章中句子和段落的规律性
提交前发现的隐藏 Unicode 字符，判定后可提供清理后的副本
适合的使用场景
- 审查语气或复杂度有变化的论文，但不将分数视为证据
- 在提交前检查个人陈述中是否有听起来像生成的段落
- 在人工审查期间将检测器输出与引文、草稿和作业要求进行比较
需要了解的限制
- 可能出现误报，尤其是在公式化或经过大量编辑的学术写作中
- 人工和 AI 混合编辑可能模糊模型读取的写作模式
- 分数本身不能证明作者身份，也不能作为成绩或纪律处分的依据
常见问题
AI 论文检测器 常见问题
AI 论文检测器能证明论文是谁写的吗？
不能。检测器报告英文写作是否类似于 AI 生成文本的模式。它无法识别作者、还原论文的起草过程，也不能证明不当行为。
这个 AI 论文检测器有多准确？
在 RAID 这一公开 AI 文本检测基准（ACL 2024）上，该模型在 11 个生成模型、8 个领域和 11 种对抗攻击下，以 5% 的误报率检测出 99.5% 的 AI 生成文本。没有任何基准能把单一结果变成证据，因此请审查论文及其上下文。
检测结果为阳性后教师应该做什么？
仔细阅读被标记的论文，将其与早期草稿、引文和作业要求进行比较，然后询问学生有关作业的情况。不要仅凭一个检测器分数就给予处罚。
可读性能证明一篇文章是 AI 写的吗？
不能。可读性衡量的是句子和单词的难度，而不是作者身份。原生应用在 AI 结果旁边报告可读性，以便你能发现水平的变化，但它仍然是一个单独的线索，需要结合作业和早期草稿进行审查。
我的文章会离开浏览器吗？
粘贴的文本首先会发送到 Numen 的服务器进行隐藏字符扫描，该扫描在内存中运行且不存储任何内容。单独的 AI 检测在 Numen 的私有 Mac 服务器上运行。文本不会与第三方 AI 提供商共享。iPhone、iPad 和 Mac 版 App 会在设备端运行这两项检测。
Numen 的更多应用
另外三款应用在你的设备上运行。无需账户。
Private LLM
一款本地 AI 聊天机器人，支持未经审查的开源模型，可在 iPhone、iPad 和 Mac 上离线运行。Private LLM 使用针对每个模型调优的 OmniQuant 和 GPTQ 量化技术，因此其 3 比特模型可媲美其他应用提供的 4 比特模型。
Clean Links
现在大多数跟踪都藏在链接重定向后面。Clean Links 会在你分享 URL 之前展开短链接，并移除其中的所有跟踪参数，可在 iPhone、iPad、Mac 和网页端使用。
Private Diffusion
在你的 iPhone、iPad 和 Mac 上运行最新的前沿图像模型。Private Diffusion 使用量化感知蒸馏（QAD）训练每个模型，因此小模型保持了全尺寸模型的质量。