รีวิว Smodin AI Humanizer

Smodin รวมเครื่องมือเขียนใหม่เข้ากับการสร้างการอ้างอิง การร่างเรียงความ การตรวจสอบการลอกเลียนแบบ และการแปล โดยการเข้าถึงแบบชำระเงินเริ่มต้นที่ประมาณ $5 ต่อเดือน ชุดนี้คือข้อเสนอหลักทั้งหมด, การเขียนใหม่เป็นเพียงหนึ่งรายการในเมนูห้ารายการ และคนส่วนใหญ่เข้ามาเพื่อใช้เครื่องมืออ้างอิง

ความพร้อมใช้งานคือจุดแข็งที่แท้จริง นักศึกษาที่กำลังทำงานอยู่แล้วมักเปิดบัญชีไว้สำหรับการอ้างอิง ดังนั้นเครื่องมือเขียนใหม่จึงไม่ทำให้เสียเงินหรือแรงเพิ่ม การทบทวนนี้ประเมินมันสำหรับงานวิชาการ, วิทยานิพนธ์ ต้นฉบับ และงานรายวิชา, ซึ่งรายการอ้างอิงถูกตรวจอย่างละเอียดพอ ๆ กับร้อยแก้ว

มหาวิทยาลัยอนุญาตอะไรจริง ๆ

นโยบายสำหรับผู้เขียนของ Elsevier อนุญาตให้ generative AI ปรับปรุงความอ่านง่ายและภาษาในต้นฉบับ กำหนดให้ต้องเปิดเผยการใช้งาน และตัดเครื่องมือใด ๆ ออกจากการเป็นผู้เขียน เพราะผู้เขียนต้องรับผิดชอบต่องานนั้น นโยบายบรรณาธิการของ Nature กำหนดเงื่อนไขสองข้อนี้เช่นเดียวกัน รหัสของมหาวิทยาลัยก็ใช้ตรรกะเดียวกัน และภาควิชาถือว่าการใช้โดยไม่เปิดเผยเป็นการละเมิด

อย่างไรก็ตาม การเปิดเผยไม่ใช่ข้อกำหนดเดียว ข้อความที่เสร็จแล้วต้องยังคงบอกสิ่งที่แหล่งข้อมูลของคุณบอก การเขียนใหม่ที่เปลี่ยนการอ้างอิงหรือเปลี่ยนชื่อแนวคิดไม่ผ่านเกณฑ์นั้น ไม่ว่าคุณจะเปิดเผยเครื่องมือหรือไม่ก็ตาม และคนที่สังเกตเห็นได้คือผู้ที่กำลังอ่านรายการอ้างอิงของคุณ เทมเพลต คำชี้แจงการเปิดเผยการใช้ AI ของเราครอบคลุมถ้อยคำที่ภาควิชาคาดหวัง

เหตุใดร่างที่สร้างโดย AI จึงต้องทำให้เป็นมนุษย์

ร้อยแก้วดิบของโมเดลมีลักษณะทั่วไปในแบบที่ผู้อ่านรับรู้ได้ก่อนจะตั้งชื่อมันได้, ประโยคที่มีความยาวเกือบเท่ากัน คำเชื่อมไม่กี่คำเดิม ๆ ทำหน้าที่เชื่อมทั้งหมด และการลดทอนความแน่ชัดซ้อนกันจนไม่มีข้อใดผูกมัดกับสิ่งใดเลย รายการ คำและวลีของ AI ของเราแสดงให้เห็นว่าคำศัพท์แคบเพียงใด

การตรวจจับเป็นปัญหาที่สอง Turnitin, GPTZero, Originality.ai และ Pangram ไม่ได้อ่านเพื่อจับความหมาย แต่ให้คะแนนว่าข้อความหนึ่งคาดเดาได้เพียงใดเมื่อเทียบกับสิ่งที่ language model น่าจะเลือกถัดไป และร้อยแก้วที่สร้างขึ้นจะได้คะแนนว่าคาดเดาได้สูงมาก AI detectors ทำงานอย่างไร อธิบายวิธีการวัด

detectors ก็พลาดได้ และพลาดไม่เท่ากัน Liang และคณะ ซึ่งเขียนใน Patterns พบอัตราบวกลวงเฉลี่ย 61.3% จาก detectors เจ็ดตัวบนเรียงความ TOEFL 91 ชิ้นของผู้ที่ไม่ได้ใช้ภาษาอังกฤษเป็นภาษาแม่ ตัวเลขนี้สำคัญสำหรับชุดเครื่องมือที่ผู้ใช้มักเขียนในภาษาที่สอง, เพราะร้อยแก้วทางการแบบตรงไปตรงมาสามารถถูกให้คะแนนว่าเขียนโดยเครื่องจักรได้ เนื่องจากมีความหลากหลายน้อยกว่าการเขียนแบบเจ้าของภาษาที่เป็นสำนวนอย่างวัดได้

AI humanizer ทำงานอย่างไร

• การทำให้โครงสร้างประโยคหลากหลายขึ้น. วิธีนี้เปลี่ยนคะแนนของ detector มากที่สุด เพราะความแปรผันของความยาวประโยคถูกวัดโดยตรง การแบ่งชุดประโยคยี่สิบคำที่มีความยาวเท่ากันออกเป็นส่วนผสมของประโยคสั้นและยาว จะเปลี่ยนรูปร่างทางสถิติของข้อความ รวมทั้งถ้อยคำของมันด้วย
• การแทนที่คำศัพท์ที่เป็นแบบฉบับของโมเดล. คำศัพท์ที่เกิดซ้ำในร้อยแก้วที่สร้างขึ้นเป็นสัญญาณที่ชัดเจนในตัวเอง การสลับคำเหล่านี้เปลี่ยนเนื้อสัมผัสของย่อหน้า และคงโครงสร้างเดิมไว้
• การปรับระดับภาษา. เครื่องมือทั่วไปส่วนใหญ่มุ่งไปที่ร้อยแก้วแบบสนทนา เพราะลูกค้าส่วนใหญ่กำลังเขียนข้อความการตลาด ข้อความที่ฟังเป็นมิตรกว่าจะอ่านได้อ่อนกว่าในบททบทวนวรรณกรรม

Smodin คืออะไร และเครื่องมือเขียนใหม่อยู่ตรงไหน

Smodin คือชุดเครื่องมือสำหรับนักศึกษาที่อยู่หลังการเข้าสู่ระบบเดียว เครื่องมือสร้างการอ้างอิง เครื่องมือเขียนเรียงความ การตรวจสอบการลอกเลียนแบบ และตัวแปล คือเหตุผลที่คนส่วนใหญ่เข้ามา และเครื่องมือเขียนใหม่เป็นเพียงหนึ่งรายการในรายการนั้น

การรวมเป็นชุดมีข้อได้เปรียบจริง นักศึกษาที่กำลังทำงานอยู่แล้วไม่ต้องการการสมัครสมาชิกที่สองและเส้นโค้งการเรียนรู้ที่สองตอนห้าทุ่ม หากมีบัญชีอยู่แล้วเพื่อใช้การอ้างอิง เครื่องมือเขียนใหม่ก็อยู่ตรงนั้น และความสะดวกนั้นคือเหตุผลที่ Smodin ปรากฏในรายชื่อสั้นจำนวนมาก

การรวมเป็นชุดยังกำหนดเพดานด้วย ชุดเครื่องมือหนึ่งชุดกระจายความพยายามในการพัฒนาไปยังผลิตภัณฑ์ห้าตัว ขณะที่ humanizer เฉพาะทางใช้ทั้งหมดไปกับคำถามเดียว, จะเปลี่ยนโปรไฟล์ทางสถิติของข้อความอย่างไรโดยไม่เปลี่ยนสิ่งที่ข้อความอ้าง

ชุดคุณลักษณะ

• เครื่องมือเขียนใหม่. ฟังก์ชันทำให้เป็นมนุษย์ มุ่งไปที่ร่างของนักศึกษา
• เครื่องมือสร้างการอ้างอิง. สร้างรายการอ้างอิงที่จัดรูปแบบจากแหล่งข้อมูลที่คุณให้มา เป็นเครื่องมือที่ผู้ใช้ Smodin ส่วนใหญ่เข้ามาใช้
• เครื่องมือเรียงความ. ช่วยร่างจาก prompt หรือโครงร่าง เพื่อให้มีฉบับแรกเกิดขึ้น
• การตรวจสอบการลอกเลียนแบบ. การตรวจสอบความคล้ายคลึงของข้อความที่คุณวางเข้าไป
• การแปล. มีประโยชน์สำหรับนักศึกษาที่ทำงานข้ามภาษา แม้ว่าเครื่องมือเขียนใหม่เองจะอ่อนกว่าเมื่ออยู่นอกภาษาอังกฤษ

ชุดนี้เหมาะกับนักศึกษาระดับปริญญาตรีมากที่สุด การอ้างอิง ร่าง ตรวจสอบ แปล และเขียนใหม่คือห้าสิ่งที่สัปดาห์ของงานมอบหมายเกี่ยวข้อง และการมีทั้งหมดไว้หลังบัญชีเดียวช่วยประหยัดเวลาได้จริง แดชบอร์ดใช้งานได้ง่ายและไม่ซับซ้อน และไม่ต้องมีบทเรียนสอน

มันเหมาะกับนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาน้อยที่สุด การอ้างอิงในข้อความจำนวนห้าสิบรายการ แนวคิดที่ต้องคงความหมายเดิมไว้ตลอดแปดสิบหน้า และส่วนผลลัพธ์ที่เต็มไปด้วยตัวเลข ต้องการการป้องกันที่เครื่องมือเขียนใหม่แบบชุดทั่วไปไม่ได้ให้

ราคาและแผนของ Smodin

การเข้าถึงแบบชำระเงินเริ่มต้นที่ประมาณ $5 ต่อเดือน ซึ่งเป็นหนึ่งในจุดเริ่มต้นที่ต่ำที่สุดในหมวดนี้ สำหรับนักศึกษาที่กำลังเลือกระหว่างเครื่องมือเขียนใหม่เฉพาะทางกับชุดเครื่องมือที่จัดการการอ้างอิงด้วย ราคาเป็นปัจจัยที่โน้มน้าวใจได้มาก

ทดสอบมันกับงานเขียนที่คล้ายงานจริงของคุณ วางข้อความที่คงการอ้างอิงไว้ ชื่อเครื่องมือยังอยู่ครบ และมีประโยคที่มีตัวเลข จากนั้นอ่านผลลัพธ์เทียบกับต้นฉบับทีละบรรทัด ตัวอย่างที่สะอาดแค่บอกคุณว่าเครื่องมือสร้างภาษาอังกฤษที่ลื่นไหลได้ ซึ่งเป็นสิ่งที่เครื่องมือทุกตัวในหมวดนี้ทำได้

การสร้างการอ้างอิงและการปกป้องการอ้างอิงเป็นงานคนละอย่าง

เครื่องมืออ้างอิงของ Smodin สร้างรายการอ้างอิงที่จัดรูปแบบจากแหล่งข้อมูลที่คุณให้มา การปกป้องการอ้างอิงเป็นการทำงานตรงกันข้าม, เครื่องมือเขียนใหม่ต้องปฏิบัติต่อสตริงที่อยู่ในร่างของคุณอยู่แล้วว่าแตะต้องไม่ได้ ขณะที่ร้อยแก้วรอบ ๆ มันเปลี่ยนไป

เครื่องมือสร้างจะผลิตสตริงใหม่จากข้อมูลต้นทาง การปกป้องหมายถึงการรู้จัก (Okonkwo and Reyes, 2021, p. 88) ว่าเป็นการอ้างอิงและปล่อยไว้ตามเดิม Smodin ทำอย่างแรกและไม่กล่าวถึงอย่างที่สอง, เครื่องมือสร้างเป็นผลิตภัณฑ์หนึ่ง เครื่องมือเขียนใหม่เป็นอีกผลิตภัณฑ์หนึ่ง และเครื่องมือเขียนใหม่ไม่มีข้อกำหนดที่ระบุไว้สำหรับสิ่งที่เครื่องมือสร้างผลิต

สิ่งที่ดูเหมือนในร่าง

สำหรับเครื่องมือเขียนใหม่ที่ไม่มีกฎการอ้างอิง วงเล็บคือข้อความธรรมดา นามสกุลเลื่อนหายไปทีละตัวอักษร ดังนั้น Okonkwo จึงกลายเป็น Okonkwe และไม่ตรงกับรายการอ้างอิงของคุณ วงเล็บกลายเป็นการอ้างอิงเชิงบรรยายในประโยค และปีเลื่อนหรือหายไป เลขหน้าหายไปเพราะประโยคอ่านลื่นขึ้นหากไม่มีมัน การแก้ไขแต่ละอย่างเหล่านี้สร้างร้อยแก้วที่ใช้ได้ และแต่ละอย่างทำลายการอ้างอิงที่ผู้ตรวจจะตรวจ

ข้อผิดพลาดที่อันตรายคือข้อที่รอดจากการตรวจทาน คุณจะจับประโยคที่เสียได้ แต่คุณจะไม่จับนามสกุลที่ผิดไปหนึ่งตัวอักษรหรือเลขหน้าที่ถูกตัดออกอย่างเงียบ ๆ เพราะทั้งสองอย่างอ่านได้สมบูรณ์แบบ การตรวจที่เชื่อถือได้เพียงอย่างเดียวคือการเปรียบเทียบข้อความที่เขียนใหม่กับการอ้างอิงต้นฉบับทีละการอ้างอิง ซึ่งก็คืองานที่คุณพยายามประหยัดไปพอดี คู่มือของเราเกี่ยวกับ วิธีอ้างอิง ChatGPT ครอบคลุมสิ่งที่ต้องปรากฏในรายการนั้นเอง

คำศัพท์ สถิติ และระดับภาษา

ความแตกต่างเดียวกันนี้ใช้ได้เกินกว่าการอ้างอิง หากไม่มีการล็อกคำ เครื่องมือเขียนใหม่ที่ไล่หาความหลากหลายจะปฏิบัติต่อชื่อเครื่องมือที่ผ่านการตรวจสอบแล้วว่าเป็นโอกาสของคำพ้อง และ "randomly assigned" จะกลายเป็น "randomly distributed", ซึ่งเป็นข้ออ้างที่ต่างออกไปเกี่ยวกับวิธีการของคุณ ตัวเลขก็มีความเสี่ยงแบบเดียวกัน, ขนาดผล ช่วงความเชื่อมั่น และสูตรต่าง ๆ อยู่ในประโยคที่เครื่องมือเขียนใหม่มีอิสระจะจัดโครงสร้างใหม่ และตัวเลขที่ผิดอ่านได้ลื่นไหลพอ ๆ กับตัวเลขที่ถูก

ระดับภาษาเป็นความเสี่ยงที่สาม Smodin ไม่กำหนดเป้าหมายระดับการอ่าน ดังนั้นผลลัพธ์จึงไปอยู่ตรงที่โมเดลวางมันไว้ สำหรับงานมอบหมายทั่วไปนั่นมักจะพอใช้ได้ สำหรับบททบทวนวรรณกรรมที่ผู้ตรวจจะอ่านอย่างใกล้ชิด ความหนาแน่นของร้อยแก้วเป็นส่วนหนึ่งของสิ่งที่กำลังถูกประเมิน

ผลการให้คะแนนในการทดสอบของเรา

ผลลัพธ์เบี่ยงออกจากรูปแบบของโมเดลบน Turnitin, น้อยกว่าที่เครื่องมือซึ่งสร้างมาโดยเฉพาะเพื่อกดตัวเลขนั้นลง Academic tone กลับมาทางการพอสำหรับงานรายวิชา โดยไม่มีเป้าหมายที่ระบุไว้คอยยึดมันไว้ คำศัพท์ทางเทคนิคมักรอดผ่านการใช้งานหนึ่งครั้งเช่นกัน โดยไม่มีอะไรในผลิตภัณฑ์ที่รับประกันได้

ไวยากรณ์เป็นจุดอ่อน การเขียนใหม่สามารถนำข้อผิดพลาดเข้ามา ซึ่งจะถูกมองว่าเป็นของคุณแทนที่จะเป็นของเครื่องมือ, การสอดคล้องของประธานและกริยาหลุดหลังประโยคที่ถูกจัดโครงสร้างใหม่, กาลที่เปลี่ยนกลางย่อหน้า ควรเผื่อการตรวจทานอีกครั้งหลังการเขียนใหม่ทุกครั้งที่คุณตั้งใจจะส่ง

การอ้างอิงคือความเสี่ยงจริง ด้วยเหตุผลที่อธิบายไว้ข้างต้น ตัวอย่างที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษกลับอ่อนกว่าแบบภาษาอังกฤษ แม้ว่าการแปลจะอยู่ในชุดเดียวกันก็ตาม โปรไฟล์ตลอดการทดสอบทั้งหมดค่อนข้างราบเรียบ, ไม่มีอะไรอ่อนมาก ไม่มีอะไรโดดเด่นมาก ซึ่งเป็นลักษณะที่มักพบในฟีเจอร์ที่สร้างขึ้นควบคู่กับผลิตภัณฑ์อีกสี่ตัว

ทางเลือกแทน Smodin

• QuillBot Humanizer. การเปรียบเทียบที่ใกล้ที่สุด, เป็นเครื่องมือเขียนใหม่อีกตัวหนึ่งภายในชุดที่นักศึกษาจ่ายอยู่แล้ว
• JustDone. แพลตฟอร์ม 35 เครื่องมือที่มีโหมดเฉพาะงาน รวมถึงโหมดหนึ่งที่ตั้งชื่อตามเนื้อหาทางวิชาการ
• Undetectable AI. เนื้อหาทั่วไปในปริมาณมาก ขายเป็นคลังคำรายเดือน พร้อมคืนเงินหากผลลัพธ์ถูกตั้งค่าสถานะ
• Phrasly. humanizer ที่มีตัวแก้ไขเอกสารอยู่ข้าง ๆ มุ่งไปที่เนื้อหาทั่วไป

แต่ละตัวเป็นการซื้อที่สมเหตุสมผลสำหรับงานเนื้อหาทั่วไปที่มันถูกสร้างมา สำหรับเอกสารทางวิชาการ, ซึ่งการอ้างอิง คำศัพท์ สถิติ และระดับภาษาทั้งหมดต้องรอดจากการเขียนใหม่, ให้ใช้ TextPulse การเปรียบเทียบของเราเกี่ยวกับ กลุ่ม humanizer วางหมวดหมู่ที่กว้างกว่าไว้ในตารางเดียว

TextPulse เทียบกับ Smodin

คำตัดสินเกี่ยวกับ Smodin

Smodin คุ้มค่าสำหรับสิ่งที่มันเป็น จากประมาณ $5 ต่อเดือน คุณได้การอ้างอิง การร่าง การตรวจสอบการลอกเลียนแบบ การแปล และเครื่องมือเขียนใหม่ที่ย้ายร่างออกจากรูปแบบของโมเดล และสำหรับนักศึกษาที่มีบัญชีอยู่แล้วก็ไม่ต้องเสียอะไรเพิ่มเพื่อทดลองใช้ ในฐานะวิธีทำให้สัปดาห์ของงานมอบหมายอยู่ภายใต้การเข้าสู่ระบบเดียว ชุดนี้ก็สมควรได้รับที่ของมัน

เอกสารที่มีรายการอ้างอิงต้องการมากกว่านั้น การสร้างการอ้างอิงและการปกป้องการอ้างอิงเป็นงานแยกกัน และมีเพียงงานที่สองเท่านั้นที่ทำให้การอ้างอิงของคุณคงเดิมในขณะที่ร้อยแก้วรอบ ๆ มันเปลี่ยนไป TextPulse คงการอ้างอิงในข้อความและรายการอ้างอิงไว้ตามต้นฉบับทุกประการใน APA, MLA, IEEE, Chicago, Harvard และ Vancouver ล็อกคำศัพท์ด้วย Freeze Terms คงสถิติและสูตรโดยอัตโนมัติ รักษาระดับภาษาไว้ที่ Flesch-Kincaid grade 13 to 18 และประมวลผลเอกสารทั้งฉบับเพื่อไม่ให้คำศัพท์เลื่อนไปมาระหว่างส่วนย่อย Pro มีราคา $19 ต่อเดือนสำหรับ 25,000 words และ Plus มีราคา $29 สำหรับ 50,000 หรือ $169 และ $259 เรียกเก็บรายปี

เกณฑ์มาตรฐานของผู้ขายที่อยู่เบื้องหลังพฤติกรรมเหล่านั้นครอบคลุมคลังเอกสารวิชาการ 2,000 ฉบับ และรายงาน 92.33% บน Turnitin AI, 89.12% บน Originality.ai และ 87.91% บน GPTZero TextPulse รายงาน Human Score โดยประมาณในแต่ละครั้งที่ประมวลผล และไม่ให้คำมั่นเกี่ยวกับคำตัดสินของ detector ต่อบทของคุณ การป้องกันเหล่านั้นเป็นพฤติกรรมของผลิตภัณฑ์ที่ระบุไว้ และครอบคลุมสิ่งที่ผู้ตรวจดูเป็นอันดับแรกอย่างพอดี, รายการอ้างอิง