Nition悬赏征集Pangram误判案例
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Nition悬赏征集Pangram误判案例
2 篇报道1 个报道来源4 小时前更新
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AI 综述
Nition以500美元悬赏征集Pangram将早期人类文本误判为AI生成的案例；用户maxspero称悬赏至今无人认领，但尚无获奖者或经证实的误判案例。 提交者须提供至少750个连续单词，Pangram须将其中75%以上判为AI生成，并以存档证明文本在2019年或更早已存在且未被修改；GPT-2输出、机器翻译和马尔可夫链生成文本不予接受。 maxspero将悬赏空悬解读为Pangram在真实人类文本上误报率很低的间接证据，但这不能证明其误报率水平。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展11月13日 14:21
Pangram AI 检测器 500 美元悬赏至今无人认领，2020 年前人类文本零误判事件进展
2 个进展
- 11月13日 14:21 · 1 篇报道指出AI检测悬赏仍无人认领AGI Hunt：Pangram AI 检测器 500 美元悬赏至今无人认领，2020 年前人类文本零误判
- 11月13日 10:49 · 1 篇报道Nition悬赏挑战Pangram误判AGI Hunt：Nition 悬赏 500 美元挑战 Pangram AI 检测误报
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月13日
- AGI HuntPangram AI 检测器 500 美元悬赏至今无人认领，2020 年前人类文本零误判
Nition 发起的 500 美元悬赏至今无人认领：任何能提供 2020 年以前、至少 750 个连续单词的未修改人类文本，且被最新版 AI 检测工具 Pangram 判定为 75% 以上 AI 生成者即可获奖。规则排除了 GPT-2 输出、机器翻译、马尔可夫链等作弊答案。悬赏空悬被解读为 Pangram 在真实人类文本上误报率极低的间接证据。
- AGI HuntNition 悬赏 500 美元挑战 Pangram AI 检测误报
Nition 发起 500 美元悬赏，征集 Pangram 将 2020 年前人类文本误判为 AI 生成的案例。提交文本须含至少 750 个连续单词，Pangram 对其中 75% 以上判定为 AI 生成，并附 2019 年或更早且未修改的存档证明。这构成对最新版本误报率的公开压力测试，须排除 GPT-2 输出、机器翻译和马尔可夫链等答案。
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