文章探讨利用GPTs技术逆向提取提示词,以降低论文中人工智能生成内容(AIGC)的疑似率。作者详细分析了操作步骤,包括避免连续字重复、替换短语、减少被动语态等优化方法,旨在规避AI检测工具。这反映了AI写作与检测技术之间的动态博弈,对学术诚信和AI伦理实践提供了新视角,尤其适用于需要高度原创性的科研场景。
原文链接:Linux.do
文章探讨利用GPTs技术逆向提取提示词,以降低论文中人工智能生成内容(AIGC)的疑似率。作者详细分析了操作步骤,包括避免连续字重复、替换短语、减少被动语态等优化方法,旨在规避AI检测工具。这反映了AI写作与检测技术之间的动态博弈,对学术诚信和AI伦理实践提供了新视角,尤其适用于需要高度原创性的科研场景。
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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。