AI TEXT DETECTION//BERT MODEL//TRANSFORMERS//PYTORCH//DIGITAL ALCHEMIST//SYSTEM READY//AI TEXT DETECTION//BERT MODEL//TRANSFORMERS//PYTORCH//DIGITAL ALCHEMIST//SYSTEM READY//AI TEXT DETECTION//BERT MODEL//TRANSFORMERS//PYTORCH//DIGITAL ALCHEMIST//SYSTEM READY//AI TEXT DETECTION//BERT MODEL//TRANSFORMERS//PYTORCH//DIGITAL ALCHEMIST//SYSTEM READY//AI TEXT DETECTION//BERT MODEL//TRANSFORMERS//PYTORCH//DIGITAL ALCHEMIST//SYSTEM READY//AI TEXT DETECTION//BERT MODEL//TRANSFORMERS//PYTORCH//DIGITAL ALCHEMIST//SYSTEM READY//AI TEXT DETECTION//BERT MODEL//TRANSFORMERS//PYTORCH//DIGITAL ALCHEMIST//SYSTEM READY//AI TEXT DETECTION//BERT MODEL//TRANSFORMERS//PYTORCH//DIGITAL ALCHEMIST//SYSTEM READY//AI TEXT DETECTION//BERT MODEL//TRANSFORMERS//PYTORCH//DIGITAL ALCHEMIST//SYSTEM READY//AI TEXT DETECTION//BERT MODEL//TRANSFORMERS//PYTORCH//DIGITAL ALCHEMIST//SYSTEM READY//
SYSTEM_STATUS: ONLINE
CREATIVITY = INFINITY
BUGS = 0
DEPLOY_READY: TRUE
V.2026.02.13
核心技术
技术特点
结合深度学习与自然语言处理技术，实现高精度的AI文本检测
双层检测架构
结合BERT分类器与Token级边界检测器，先判定文本属性，再精准定位AI生成内容的起始位置。
精确边界定位
针对混合文本场景，能够精确识别从人类写作转变为AI生成的具体位置，Token级准确率达96.69%。
多模型支持
基于DeepSeek、Qwen、GLM等最新大语言模型生成的文本进行训练，具备广泛的泛化能力。
研究背景
为什么需要AI文本检测？
随着ChatGPT等大语言模型的普及，AI生成文本在各领域广泛应用。 然而，这也带来了学术诚信、虚假信息等挑战。
现有检测方法主要针对纯AI或纯人类文本，对于混合文本的检测能力有限。 本研究创新性地提出了混合文本边界定位方法，填补了这一空白。
针对中文文本优化的检测模型
支持混合文本的精确边界定位
双层架构实现分类与定位协同
大规模中文数据集构建与验证
研究目标
01
高精度分类
准确区分人类写作与AI生成文本
02
边界定位
精确定位混合文本中的内容边界
03
中文适配
针对中文语言特点进行模型优化
04
实用性验证
在真实场景中验证方法的有效性
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