英文论文查AI率,用这两个权威的AIGC检测工具!

现在英文论文也需要检测论文AI率了,针对英文论文AI率检测,目前有两个系统可以用来检测AIGC率,主要是IThenticate系统和Turnitin系统。

一、IThenticate检测系统

IThenticate检测系统:http://students.ithenticate.checkpass.net/

Ithenticate为Turnitin公司旗下的反剽窃检测系统。2000年1月13日,12个世界顶级学术出版商联合创办了非营利性会员制协会组织CrossRef, 世界上绝大多数顶级出版商均为此联盟成员。

该系统没有版本的选择,目前检测得到的报告是自带有AI率的报告。

二、Turnitin国际版+AI

Turnitin国际版+AI检测:https://truth-turnai.similarity-check.com/

这个系统实际上也是属于turnitin系统,但是这个主要是针对目前比较流行英文内容的AI内容进行检测,使用这个网址进行检测的话,是可以出具AI报告和查重报告的。

同一篇内容,使用Turnitin系统检测AI率的结果:

使用IThenticate系统检测AI率的结果:

由此可见,实际上这两个系统检测英文AI率都比较权威,且结果一致,建议使用更便宜的Turnitin系统来检测论文的AI率。

我的其他内容:

我怀疑我的论文泄露了!自查AI率很低,编辑查AI率很高是怎么回事?

AI生成的学术文献是假的?留学生可用这4种方法识别!

英文论文检测AI率,要整篇论文检测,片段检测不准确!

Read more

[特殊字符] CoPaw(阿里龙虾AI)Windows 安装及应用指南

1. 什么是 CoPaw? CoPaw 是阿里云通义实验室推出的个人 AI 智能体,可以在电脑上帮你处理各种任务(如信息整理、定时提醒、文件处理等),并支持接入钉钉、飞书、QQ 等聊天软件,实现 24 小时在线办公助手。 2. 系统要求 * 操作系统:Windows 10 或 Windows 11(64位) * Python:3.9 或更高版本(推荐 3.10) * 内存:建议 4GB 以上(运行时占用约 200~500MB) * 磁盘空间:至少 500MB 可用空间 * 网络:需要能够访问外网(用于调用大模型 API) 3.

大模型本地微调实战:Llama 3适配医疗病历分析完整流程

大模型本地微调实战:Llama 3适配医疗病历分析完整流程

一、核心认知:为什么选Llama 3做医疗病历分析? 在动手实操前,先明确技术选型的核心逻辑,避免盲目跟风: 1.1 Llama 3的医疗场景适配优势 * 开源可定制:相比闭源的GPT-4o、文心一言,Llama 3支持本地部署与全量微调,可基于医院私有病历数据定制训练,规避数据外传风险,完全符合医疗数据隐私合规要求。 * 语义理解精准:Llama 3在长文本处理(支持8k-128k上下文窗口)和专业术语识别上表现优异,能精准提取病历中的症状、诊断、用药等关键信息,准确率比Llama 2提升15%-20%。 * 硬件门槛可控:提供7B、13B、70B等多参数版本,13B版本经量化后可在消费级GPU(如RTX 4090)上完成微调与推理,降低医疗机构的硬件投入成本。 * 生态工具完善:依托Hugging Face、LangChain等成熟生态,有丰富的微调框架(如PEFT)和部署工具支持,开发效率提升50%以上。 1.2

Qwen2.5代码补全实测:2块钱玩一下午,比Copilot便宜

Qwen2.5代码补全实测:2块钱玩一下午,比Copilot便宜 引言 作为一名程序员,代码补全工具已经成为日常开发的"第二大脑"。GitHub Copilot虽然好用,但动辄每月10美元的订阅费用让不少开发者望而却步。今天我要分享的是国产大模型Qwen2.5的代码补全能力实测体验——不仅效果媲美Copilot,而且成本低至2块钱就能玩一下午,特别适合不想被年费绑定的VS Code用户。 Qwen2.5是阿里云开源的代码大模型系列,最新发布的Qwen2.5-Coder在代码推理能力上表现亮眼。与需要订阅的Copilot不同,你可以通过ZEEKLOG算力平台按小时付费使用,真正实现"用多少付多少"。下面我就带大家从环境准备到实际使用,完整走一遍流程。 1. 环境准备与快速部署 1.1 选择适合的Qwen2.5版本 Qwen2.5提供了多个规格的代码模型,对于代码补全场景,推荐使用7B版本: * Qwen2.5-Coder-7B-Instruct:7B参数规模,平衡了性能和资源消耗 * Qwen2.5-Coder-32B:能力更强但需要更高配置 * GPTQ量化版本

手把手教你在AutoDL上用LLaMA-Factory微调GPT-OSS-20B模型(LoRA版)

手把手教你在AutoDL上用LLaMA-Factory微调GPT-OSS-20B模型(LoRA版)

本教程详细讲解如何在AutoDL云GPU上使用LLaMA-Factory框架微调GPT-OSS-20B大语言模型,包含完整的环境配置、训练流程、权重合并以及vLLM推理部署全流程。文章最后还分享了笔者踩过的坑和解决方案,建议收藏备用! 前言 最近在做一个智能采购相关的项目,需要对大语言模型进行微调,让它能够更好地理解采购场景的业务需求。在对比了多种方案后,最终选择了LLaMA-Factory + LoRA的组合,原因主要有三点: 1. 开箱即用:LLaMA-Factory提供了非常完善的训练框架,支持多种微调方式 2. 显存友好:LoRA相比全参数微调,显存占用大幅降低 3. 效果不错:在采购对话场景下,LoRA微调已经能够满足业务需求 本文将完整记录从环境配置到模型部署的全过程,希望能够帮助到有同样需求的小伙伴。 一、方案概览 在开始之前,先来看一下整体的技術方案: 组件选择说明微调框架LLaMA-Factory 0.9.4开源的大模型训练框架基础模型GPT-OSS-20B200亿参数的MoE大模型微调方式LoRA低秩适配,显存友好推理引擎vLLM高性能推