这是一个普林斯顿学生为教师创建 GPTZero 以检测 AI 剽窃的示例。困惑度(文本的随机性)是衡量像ChatGPT这样的语言模型预测样本文本的能力。
Copyleaks 支持多种文件格式,包括 Word、PDF、TXT、HTML 等,可以轻松扫描和检测来自不同文件类型的复制内容。Copyleaks 支持 100 多种语言,使用户可以轻松检测不同语言的抄袭。
https://corrector.app/ai-content-detector/
AI Content Detector支持的功能包括:
-
语法和语法检查:此功能分析文本中的语法和语法错误,例如不正确的动词形式、主谓一致错误、缺少逗号等。
-
上下文检查:此功能分析文本以识别不符合上下文的单词使用错误。例如,它可以检测句子中是否使用了错误的单词,或者是否错误地使用了短语。
-
抄袭检测:此功能可以识别内容是原创的还是从其他来源复制的。脏话过滤:此功能可以识别和标记不当或冒犯性语言。
-
情感分析:此功能可以检测文本的整体情感,包括正面、负面或中性。
https://contentatscale.ai/ai-content-detector/
AI Detector使用 3 个人工智能引擎、NLP 和语义分析算法,并抓取谷歌并解析所有排名靠前的内容。
https://writer.com/ai-content-detector/
AI Content Detector只能通过 Writer 应用程序作为 API 访问,并且一次只能检查 1,500 个字符。
AI Content Detector检查提供的文本是否可能遵循与大语言模型相同的单词模式,给定查询或输入。
https://wordai.com/pass-ai-content-detection
WordAi 目前适用于任何类型的英文文本。无论您是在撰写博客文章、随笔、求职信、产品描述、报告,还是介于两者之间的任何内容。
WordAi 采用先进的语法和拼写检查器来确保内容语法正确且没有拼写错误。WordAi 也会理解内容的上下文并生成与当前主题相关的文本。
https://hivemoderation.com/ai-generated-content-detection
当学生使用 AI 作弊时,教师、学校和教育项目可以对内容进行标记,允许用户选择内容并进行过滤掉。
AI 内容检测器指的是一种利用人工智能技术来自动化审核和识别不当、有害或非法内容的工具。它可以使用计算机视觉、自然语言处理以及机器学习等技术,对文本、图片、视频等多种形式的内容进行分析和判定,从而实现快速准确的内容审核。
人工智能
生成
内容
(
AIGC
)是一种利用
人工智能
技术自动
生成
各种类型的
内容
的技术。它可以应用于许多不同的场景,包括新闻报道、广告、社交媒体、博客文章等。以下是一些
AIGC
的应用场景和使用方法:
新闻报道:
AIGC
可以用于自动撰写新闻报道,以便更快地产生大量的新闻
内容
。这对于那些需要快速反应的媒体机构来说非常有用。使用
AIGC
的方法是将原始数据输入到系统中,然后系统会自动
生成
一篇完整的新闻报道。这种方法可以大大提高生产效率,同时也可以减少人力成本。
广告营销:
AIGC
可以用于自动创建广告文案和宣传材料。这种方法可以帮助企业更快地推出新产品或服务,并吸引更多的潜在客户。使用
AIGC
的方法是将产品或服务的特点输入到系统中,然后系统会自动
生成
一份吸引人的广告文案或宣传材料。这种方法可以帮助企业节省时间和金钱,同时也可以提高广告效果。
社交媒体:
AIGC
可以用于自动创建社交媒体帖子和评论。这种方法可以帮助企业在社交媒体上保持活跃,并与粉丝互动。使用
AIGC
的方法是将关键词或话题输入到系统中,然后系统会自动
生成
一篇有趣的社交媒体帖子或一条有意义的评论。这种方法可以帮助企业吸引更多的关注者,并提高品牌知名度。
教育领域:
AIGC
可以用于自动
生成
教育材料,如教科书、练习册、考试题目等。这种方法可以帮助学生更好地理解知识点,并提高他们的学习效率。使用
AIGC
的方法是将教学大纲和教材
内容
输入到系统中,然后系统会自动
生成
一份完整的教育材料。这种方法可以帮助教师节省时间和精力,同时也可以提高学生的学习成绩。
而最近火热的Chat
GPT
,是美国
人工智能
研究实验室Open
AI
开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列任务。
这款
AI
语言模型,让撰写邮件、论文、脚本,制定商业提案,创作诗歌、故事,甚至敲代码、检查程序错误都变得易如反掌。
不少和Chat
GPT
“聊过天”的网友纷纷感叹,“只有你想不到,没有Chat
GPT
办不成的”。上线仅仅2个月,Chat
GPT
的活跃用户就突破一亿。
Chat
GPT
真有那么靠谱吗?
AI
面试、
AI
聊天、
AI
绘画……随着
AIGC
(利用
人工智能
技术
生成
内容
)作为工具在工作生活中高效应用,难道面试官、作家、设计师……就要失业了吗?我们应当秉持怎样的态度看待这种技术革新?
和Chat
GPT
聊天,可以直奔主题、开门见山,也能由浅入深、由表及里。
Chat
GPT
将繁琐和耗时的任务进行自动化生产,人类被解放出来专注于更关键的任务。它还可以产生原创
内容
和想法,并帮助研究和开发新产品和服务。
它的出色表现,对于希望使用
AI
能力而又不想要额外付出的企业和个人来说极具吸引力。然而在许多学者、创作者眼
1.区别于Generative Al和Synthetic media,
AIGC
中的跨模态
生成
和策略/线索
生成
应当得到重视,这两者也是
AIGC
长期的重要价值增长点。
⒉按照模态区分,AlGC可分为音频
生成
、文本
生成
、图像
生成
、视频
生成
及图像、视频、文本间的跨模态
生成
,细分场景众多,跨模态
生成
需要重点关注。Game Al和虚拟人
生成
是目前变现较为明确的两大综合赛道,预计对原行业产生整体性影响。
3.以下技术要素值得关注:长/开放式文本
生成
、NeRF模型、Diffusion模型、跨模态大型预训练模型、小样本学习及自监督算法、强化学习及环境学习。以下技术场景值得关注:闲聊式文本
生成
、个性化营销文本、富情感及细节TTS、拼凑式视频
生成
、基于文本的Al绘画、语音复刻。
5.除降本增效、提供参考外,
AIGC
的以下两点价值更值得关注:对不同模态元素进行二次拆解组合,改变
内容
生产逻辑及形式;和其他Al系统或数据库进行联动,有实现高度个性化/高频优化。
6.我国
AIGC
行业仍处于刚刚起步阶段,距离大规模验证和体系化发展仍有距离,“模块分拆+个性化推荐”的“泛
AIGC
”形式预计将有所发展。
在 keras-tensorflow 中实现了用于场景文本检测的 YOLO 算法(未使用对象检测 API) 可以调整代码以使用 YOLO 训练不同的对象检测任务。
使用 keras-tensorflow 中的 Yolo 算法进行文本检测
构建高效 OCR 系统的第一步是找出特定的文本位置。使用 keras 和 tensorflow 从头开始实现 YOLO ( You Only Look Once ) 算法(不使用对象检测 API)用于 python 中的场景文本检测的特定任务。
使用的数据集是此处提供的 ICDAR 竞争数据集:Drive Link
Tr
ai
n 图像 = 376
验证图像 =
11
5
该Preprocess.py文件处理所有必要的预处理并以 numpy 数组的形式保存数据。首先,将图像调整为 (512,512) 尺寸。因此,盒子的基本事实也被修改了。所有图像都归一化为 [-1 , 1] 的范围。地面实况坐标被处理以形成一个维度矩阵,如(网格高度、网格宽度、1、5)。
自定义数据:
需要在Preprocess.py文件中进行必要的更改以输入
基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别源码+检测数据集,已获高分通过项目。内附文档说明等等资料。
共约364万张图片,按照99:1划分成训练集和验证集
数据利用中文语料库(新闻 + 文言文),通过字体、大小、灰度、模糊、透视、拉伸等变化随机
生成
包含汉字、英文字母、数字和标点共5990个字符
人工智能
综合实践课程设计工程项目。 本项目基于文本检测,文本识别算法以及Transformer模型和pyttsx3库实现文本识别到翻译再到输出的任务。
基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别
基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别,已获高分通过项目。内附文档说明等等资料。
人工智能
综合实践课程设计工程项目。 本项目基于文本检测,文本识别算法以及Transformer模型和pyttsx3库实现文本识别到翻译再到输出的任务。
基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别
FireEye是通过
AI
提高测试效率,并降低
AI
自动化测试使用门槛的工具集,一经部署,就可以不用再修改脚本实现模型的使用和更新。本篇文章将具体介绍
AI
自动化测试过程中用到工程结构、 概要:FireEye是通过
AI
提高测试效率,并降低
AI
自动化测试使用门槛的工具集,一经部署,就可以不用再修改脚本实现模型的使用和更新。本篇文章将具体介绍
AI
自动化测试过程中用到工程结构、模型选型和重训练的技术细节等。 1使用效果 目前从功能上分为:页面异常、控件异常、文本异常,测试结果页面如下图所示: 当测试同学发现部分测试出的数据并不符合预期,可以通过页面标注并使用重训练功能实时更新模型,不断提高模型准确率,减
人工智能
生成
内容
(
AI
Generated Content,简称
AIGC
)是指利用
人工智能
技术
生成
各种文本、音频、视频等
内容
的过程。
AIGC
的应用领域广泛,包括新闻报道、广告创意、小说
写作
等。在数字化
时代
,
AIGC
的快速发展对传统
内容
创作方式提出了新的挑战和机遇。
要了解更多关于
AIGC
的相关信息,你可以下载
AIGC
的白皮书。白皮书是一种系统性的解决方案说明文档,通常会提供详细的背景介绍、技术原理、产品特点及应用范围等信息。
下载
AIGC
的白皮书可以帮助你深入了解
AIGC
技术的发展现状、应用场景和前景,并了解它对传统
内容
创作方式的影响。此外,它还可以帮助你了解
AIGC
技术的优势和不足之处,从而更好地评估该技术在实际应用中的可行性和限制。
你可以通过使用搜索引擎或者浏览相关技术机构、科研机构、咨询公司的官方网站,寻找和下载
AIGC
的白皮书。这些机构通常会提供最新的技术研究成果和相关的白皮书下载链接。
总而言之,通过下载
AIGC
的白皮书,你将能够更全面地了解
AIGC
技术在
内容
生成
方面的应用,为你在相关领域的决策和实践提供参考依据。