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La burstiness mide cuánto varían las longitudes de las frases en un pasaje, no cuánto se extiende la frase media. Esta entrada explica de dónde procede el término, cómo se calcula realmente la dispersión y por qué la salida de un language model tiende a estabilizarse en un intervalo estrecho de longitudes.
La perplejidad es el número que produce un modelo de lenguaje para describir cuán sorprendido estuvo por tus elecciones de palabras. Esta publicación rastrea la métrica hasta su origen en 1977, desarrolla la fórmula y explica por qué el mismo pasaje puede obtener puntuaciones distintas según qué modelo lo lea.
Las universidades permiten la asistencia de IA cuando la declaras. El problema es que la prosa generada por IA se lee como genérica y uniforme, y los detectores de nivel universitario la puntúan en consecuencia. Esta guía compara todos los principales humanizadores de IA según cómo reescriben, para quién están pensados, cuánto cuestan y si un borrador académico supera la revisión.
APA, MLA, Chicago e IEEE responden de manera distinta a una cita de ChatGPT: como autor, como contenedor, como nota o sin cita alguna. Aquí se explica qué exige realmente cada uno y dónde termina la cita y comienza la divulgación.
La prosa escrita por máquina tiene una firma: palabras predecibles, ritmo uniforme de las frases, un guion haciendo el trabajo de una coma y una forma de argumento que reformula su propio encabezado. Aquí se muestra cómo es cada nivel, con ejemplos documentados en lugar de una impresión vaga.
Una tesis no se lee como escrita por una máquina de una sola vez. Ocurre sección por sección, por una razón distinta cada vez, así que la corrección también es distinta: lo que realmente cambia en el resumen, la revisión de la literatura, la metodología, los resultados y la discusión.
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