Clew-by-Custos AI 检测工具的开发者发现，其语义层在真实文本上的区分能力很小。虽然结构层成功过滤掉了非冗余内容，但语义层在区分同一主题下真正不同的输出时遇到了困难，因为它们共享了太多的词汇。这一发现与之前的合成测试相矛盾，并表明需要跨不同主题的更多样化的真实数据来准确地训练和验证检测系统。 AI
影响 凸显了当前 AI 检测方法的局限性，表明需要更强大的语义分析和更多样化的训练数据。
排序理由 开发者报告了在使用真实 AI 输出测试其 AI 检测工具时发现的局限性。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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