AI टेक्स्ट को humanize करने के तरीके पर विशेषज्ञ लेख, AI detectors पर स्कोर कम करें, citations सुरक्षित रखें, और बेहतर शैक्षणिक पेपर लिखें।
एक वर्गीकारक जो सांख्यिकीय पैटर्न पर प्रतिक्रिया देने के लिए प्रशिक्षित है, किसी विशिष्ट चैटबॉट का आउटपुट चिह्नित करने के लिए उसे पहले से देखना आवश्यक नहीं होता। यही बात DeepSeek के लिए क्यों महत्वपूर्ण है, Turnitin स्वयं Claude, Gemini और अन्य मॉडलों के बारे में नाम लेकर क्या प्रकाशित करता है, और उनमें से किसी के लिए क्या प्रकाशित नहीं करता, यह यहाँ बताया गया है।
AI उपयोग का नाम लेने वाला academic integrity ईमेल इसलिए भयावह होता है क्योंकि कोई एक तथ्य ऐसा नहीं होता जो किसी प्रतिशत को खंडित कर दे। पहले 48 घंटों में, क्रम से, क्या करना है, क्या कहना है, क्या कभी स्वीकार नहीं करना है, कौन-सा साक्ष्य माँगना है, और यह कैसे पता लगाना है कि कोई score अकेले ही कायम रह सकता है या नहीं, यहाँ दिया गया है।
हाँ, Turnitin पैराफ़्रेज़ किए गए पाठ का पता लगाता है, और इसे इसी उद्देश्य से बनाया गया था। इसका similarity engine ऐसे पुनर्लिखित अंशों को पकड़ता है जो फिर भी प्रकाशित और पहले जमा किए गए कार्य से ओवरलैप करते हैं, और इसकी AI writing report में AI-generated पाठ के लिए एक लेबलयुक्त श्रेणी होती है जिसे paraphrasing tool या word spinner से संशोधित किया गया हो। यहाँ बताया गया है कि प्रत्येक प्रणाली इसे कैसे पकड़ती है, और क्यों शब्दों को समानार्थकों से बदलने पर दोनों में से कोई भी नहीं बचता।
Turnitin का AI लेखन डिटेक्टर किसी दस्तावेज़ को समग्र रूप से नहीं पढ़ता। यह एक प्रस्तुति को खंडों में विभाजित करता है, प्रत्येक को स्कोर करता है, परिणामों का औसत निकालता है, और उसके बाद ही रिपोर्ट पर प्रतिशत प्रस्तुत करता है। यह उस प्रक्रिया, ChatGPT, Claude और Gemini के across यह क्या चिह्नित करता है, स्वतंत्र परीक्षण में यह क्या चूकता पाया गया, और वास्तव में संख्या कौन देख सकता है, इन सबको कवर करता है।
Turnitin कोई स्वीकार्य समानता प्रतिशत प्रकाशित नहीं करता, और संस्थान इसके बजाय अपना मार्गदर्शन स्वयं तय करते हैं। यह पोस्ट बताती है कि वास्तव में उच्च या निम्न स्कोर को क्या संचालित करता है, उद्धृत सामग्री और संदर्भ सूचियाँ बिना किसी त्रुटि के भी इसे क्यों बढ़ा देती हैं, और संख्या के बजाय संख्या के पीछे के मिलान विभाजन को कैसे पढ़ा जाए।
एक समानता स्कोर और एक AI स्कोर अलग प्रश्नों का उत्तर देते हैं, इसलिए एक पेपर एक में कम और दूसरे में अधिक स्कोर कर सकता है, बिना किसी भी संख्या के गलत हुए। प्रत्येक क्या मापता है, क्या उसे ट्रिगर करता है, और उच्च संख्या क्या सिद्ध करती है और क्या नहीं, यह अलग है।
आपकी भाषा में अनुवाद के बिना पोस्ट अंग्रेज़ी ब्लॉग पर हैं।