從零開始打造 AI 文字偵測器：資料集建構、模型訓練與端到端實作指南

• 本專案帶領讀者從零開始建構一個完整的 AI 文字偵測器，涵蓋資料集建構、模型訓練、本地部署與強化學習驗證器（RLVR）的應用。 • 探討了小型語言模型（SLMs）的實際應用潛力，並展示如何透過分類器輸出 0 到 100 的機率分數來辨識 AI 生成內容。 • 實際應用情境包含過濾垃圾內容，以及在潤飾個人文章文法時，確保文字不會被誤判為過練的 AI 生成風格。 • 核心方法是透過微調 DistilBERT 分類器，建立類似 Substack AI 偵測機制的預測模型。

AI 偵測本質上是一場貓捉老鼠的遊戲，偵測器學會辨識特定模式後，新一代 LLM 便會刻意避開，因此這項技術更適合作為評分器與驗證器的廣泛案例研究。