履歷文字檢查
適用於 CV 和求職申請的 AI 履歷檢查器
將 CV 重點、求職信或專業摘要貼入這個 AI 履歷檢查器。Slop or Not 會檢查英文語言，找出與 LLM 輸出相關的模式，並傳回一個機率，而不是招聘結論。在網上使用時，貼上的文字會先傳送到 Numen 的伺服器進行隱藏字元掃描，該掃描在記憶體中執行，不會儲存任何內容。獨立的 AI 檢查則在 Numen 的私人 Mac 伺服器上執行。iPhone、iPad 和 Mac App 會在裝置上執行這兩項檢查。
以 5% 誤判率偵測到 99.5% 嘅 AI 文字，評分來自 RAID 公開基準，唔係我哋。
貼上一段文字或者成篇論文。iPhone 同 Mac 版 app 冇字數上限，亦冇每月字數預算。
- 貼上英文文字學校作文、產品評論、caption、文章和社交帖文，最多 20,000 個字元。
- 結果機率判斷、AI 分數和可讀性分析。
- 私隱在 Numen 的私人 Mac 伺服器上檢查，而且絕不會傳送給外部 AI 公司。如果要讓文字留在裝置上，請使用 App。
檢查內容
AI 履歷檢查器能告訴您什麼？
重點和專業摘要中重複的句子結構
缺乏職位特定細節的通用成就語言
在工具之間複製文字時引入的隱藏 Unicode 字元
適合用途
- 在 AI 輔助編輯或職業輔導後檢查自己的履歷
- 標記異常一致的語言以供招聘人員進一步審查
- 在面試前比較履歷和求職信的語氣
要知道的限制
- 履歷範本和職業輔導可能會使人類寫作看起來異常一致
- 簡短的重點片段比完整的求職信提供更少的語言證據
- 偵測器分數絕不能決定某人是否晉級或獲得錄用
常見問題
AI 履歷檢查器 問題
AI 履歷檢查器能做出聘用決定嗎？
不能。它報告的是寫作中的模式，而非候選人的能力、誠實或是否適合職位。招聘團隊應僅將其視為進行更仔細人工審查的提示。
為什麼範本或輔導會影響結果？
範本會在許多履歷中重複相同的句子結構和動作動詞。職業輔導也會標準化措辭。即使候選人逐字撰寫，這兩者都可能類似機器寫作的規律性。
簡短的履歷是否提供足夠的文字？
簡短的重點片段比完整段落留下的證據更少。在適當情況下，請包含專業摘要或求職信，並對來自稀疏文字的結果格外謹慎。
線上檢查器會儲存履歷文字嗎？
貼上的文字會先傳送到 Numen 的伺服器進行隱藏字元掃描，該掃描在記憶體中執行，不會儲存任何內容。獨立的 AI 檢查則在 Numen 的私人 Mac 伺服器上執行。文字不會傳送給第三方 AI 供應商。iPhone、iPad 和 Mac App 會在裝置上執行這兩項檢查。
更多 Numen app
另外三個在你裝置上運行的應用程式。全部都不需要帳戶。
Private LLM
一個本機 AI 聊天機械人，用於未經審查嘅開源模型，可以喺 iPhone、iPad 同 Mac 上面離線執行。Private LLM 使用針對每個模型調整嘅 OmniQuant 同 GPTQ 量化技術，所以佢嘅 3-bit 模型可以媲美其他 App 提供嘅 4-bit 模型。
Clean Links
現時大部分追蹤都藏在連結重新導向之後。Clean Links 會在你分享之前，在 iPhone、iPad、Mac 和網頁上展開短連結，並移除 URL 內每個追蹤參數。
Private Diffusion
在你的 iPhone、iPad 和 Mac 上運行最新的前沿圖像模型。Private Diffusion 以量化感知蒸餾 (QAD) 訓練每個模型，令小型模型保持全尺寸模型的質素。