一、核心功能与技术原理

1. 跨模型检测能力
   • 支持检测主流 AI 模型生成的文本，包括 GPT-4o、Gemini、Claude 3、Llama 3 等，通过分析文本的语言模式、 perplexity（困惑度）和连贯性，判断其是否符合 AI 生成特征。
   • 针对不同模型的输出特点（如 GPT 的流畅性、Claude 的逻辑性），定期更新检测模型，确保对新兴模型的有效识别（2024 年 6 月更新后，对 GPT-4o 和 Gemini 的检测准确率显著提升）。
2. 多维度分析报告
   • 整体评分：给出文本为 AI 生成的概率（0-100%），并标注疑似 AI 生成的段落（黄色高亮）。
   • 句子级检测：分析每个句子的 perplexity，标记低复杂度的 “模板化表达”（如陈词滥调、结构单一的句子）。
   • 文件兼容性：支持直接上传 PDF、DOCX 文件，自动提取文本并检测，省去手动复制粘贴的麻烦。
3. 实用功能扩展
   • 浏览器扩展：安装后可一键检测网页文本或 ChatGPT 生成内容，实时标记 AI 段落，支持边编辑边检测（适用于内容创作者调整文本原创性）。
   • API 接口：开发者可通过 API 集成检测功能，实现批量文本筛查（如自媒体平台内容审核、教育平台作业检测）。

二、使用场景与典型案例

1. 教育领域
   • 作业 / 论文检测：教师通过上传学生作业 PDF，快速定位 AI 生成段落，结合人工复核判断是否存在作弊（如检测到 “根据相关研究表明” 等典型 AI 句式）。
   • 写作教学：学生可主动检测自己的文章，避免因使用 AI 辅助导致的无意抄袭，学习如何调整表达使其更具 “人味”。
2. 内容创作与审核
   • 自媒体原创性保障：运营人员检测外包内容或 AI 辅助写作的稿件，确保符合平台原创性要求（如避免因 AI 生成导致的公众号限流）。
   • 虚假信息识别：新闻媒体通过检测可疑文本，识别 AI 编造的新闻稿（如包含 “据不完全统计” 等模糊表述的段落），降低传播错误信息的风险。
3. 企业级应用
   • 招聘与人才评估：HR 检测候选人简历中的自我描述部分，识别过度模板化的表达（如 “具备较强的沟通能力和团队协作精神”），辅助判断真实性。
   • 代码审查辅助：尽管当前对代码检测支持有限，但未来更新后可用于识别 AI 生成的代码片段（如重复的注释格式、标准化的函数命名）。

三、操作流程与使用建议

1. 快速检测步骤
   • 文本输入：直接粘贴文本（免费版限 2000 字符）或上传文件（PDF/DOCX）。
   • 结果解读：查看整体评分（越高越可能为 AI 生成）和句子级标记，结合专业知识判断（如学术论文中公式推导部分可能因逻辑性强被误判）。
   • 优化建议：若需降低 AI 检测概率，可手动调整被标记的句子（如将 “研究表明” 改为 “根据 XX 大学 2024 年的一项研究”），增加具体细节。
2. 提高准确性的技巧
   • 避免短文本检测：文本长度建议超过 50 词，短文本（如标题、短评）易因表达简洁导致误判。
   • 结合领域知识：技术文档、诗歌等特殊文体可能因专业性或创造性被误判，需人工复核（如 AI 较难生成复杂的行业术语或意境独特的诗句）。
   • 使用专业版功能：订阅 Pro 或 Enterprise 版可处理最长 5 万字符的文本，适合检测长篇报告或书籍章节。

四、工具局限性与注意事项

• 非绝对可靠：任何 AI 检测器都可能出现假阳性（如高度结构化的公文被误判为 AI 生成）或假阴性（如经过改写的 AI 文本漏检），需结合上下文综合判断。
• 语言局限性：当前主要针对英文文本优化，对中文、日文等其他语言的检测准确率略低（但仍优于随机判断）。
• 伦理与合规：检测结果仅用于辅助判断，不可作为判定 “抄袭” 或 “违规” 的唯一证据，需遵守相关法律法规和平台规则。

总结