🤖 朱雀 AI 检测的底层逻辑:从算法视角看判定机制 朱雀 AI 检测系统的核心原理,其实是基于大规模文本训练形成的「语言特征库」。它会把待检测文本拆成无数个语言碎片 —— 比如词汇搭配频率、句式结
🌟 新榜:爆款选题的风向标 新榜是我用过最全面的公众号选题工具之一。它的指数榜和飙升榜特别实用,指数榜能看到长期热门话题,飙升榜则能捕捉近期突然火起来的内容,特别适合中小号主借鉴。比如我之前做教育类
最近发现一个有意思的现象,身边做设计的朋友、新媒体运营的同事,甚至连刚玩 AI 绘画的新手,都在问同一个问题:怎么知道一张图片是不是 Midjourney 画出来的? 这事儿说小不小。现在 AI 生成
🔍 先搞懂 AI 论文检测工具的底层逻辑,不然全白搭 现在市面上的 AI 论文检测工具,吹得一个比一个神,说什么 99% 准确率、毫秒级识别。但你知道它们到底是怎么干活的吗?其实绝大多数工具用的都是
现在做自媒体的朋友几乎都在用 AI 写文章,但有个头疼的问题 ——AI 生成的内容总带着一股 “机器味”。平台算法一检测,轻则推荐量暴跌,重则直接判定为非原创,连收录都成问题。我前阵子就遇到个同行,用
公众号创作太费劲?AI 工具帮你一键搞定做公众号的朋友,是不是经常觉得头大?想个选题能想一上午,好不容易选题定了,写起来又卡壳,半天写不出几百字。好不容易稿子写完了,排版又得花时间,调字体、弄段落、
🤖 AI 写的文章为啥容易被查重?—— 从系统原理说开去现在的查重系统,不管是知网、万方还是 Turnitin,核心逻辑都是比对数据库里的已有内容。AI 写作工具的训练数据,很大一部分来自公开的期
做自媒体矩阵的朋友肯定都懂这种痛。手里握着几十上百个账号时,每天光是登录退出就得花掉两小时。更别说还要同步内容、回复消息、统计数据。等到账号规模破千,传统的管理方式基本就瘫痪了。我前阵子跟一个 MC