Open Source · AIGC Detector Toolkit
免费的本地 AI 率检测 —— 宿舍算力也能跑,论文不上传,结果在自己手里。 拖入 PDF / DOCX / TXT,即得整篇 AI 生成占比与段落级高亮,并给出 AI 降重闭环。
Windows · Linux · macOS 三平台成品 · 首次启动约 0.2 GB 运行组件(国内镜像加速,无需 VPN)
“每改一版都要查一次 AI 率。学校提供的官方检测入口,次数有限,而且相当费钱。”
—— 一位大学生朋友的毕业论文
听着他的抱怨,我冒出一个想法:宿舍里总会有人打游戏,游戏电脑基本都有独立显卡,完全跑得动本地 AI 检测;一张显卡不够,还能用局域网把室友的电脑连起来,甚至把 Pad、手机也加进来合并算力。
于是就有了这个项目。它不是自创检测算法,而是把 12 项经过学术评审的方法全部落地成可运行的引擎与评测模块 —— 个人学习、研究、交流免费。
融合两个 MIT 开源项目的方法论,形成完整闭环,全部本地运行、不调用任何外部 AI。
拖入论文即得整篇 AI 生成占比,并逐段输出 AI 概率。
本地规则引擎扫描 AI 痕迹,输出可导出的段落级 JSON 报告。
按三轮降重协议做确定性改写,降重 ≠ 口语化,守住学术书面语体。
拖入论文,直接给出整篇 AI 生成占比。
逐段输出 AI 概率,红色高亮最可疑的段落。
改写后本地复检,没降到目标 AI 率就继续改,循环到达标为止。
内置 RAID / MGTBench:准确率、假阳性率、按生成模型分项,可导入官方数据集子集。
软件不预置模型,用哪个下哪个;下载一次后完全离线运行。
同机多显卡自动并行;局域网内可把室友的电脑、Pad、手机并入并行计算。
模型可放任意磁盘(如 D 盘),装在 C 盘也不占空间,重装软件不影响已下载的模型。
判定阈值、段落切分、并行数均可调;预设可存档、导出、导入。
软件界面与安装器均支持一键切换 中文 / English。
分「检查 / 修复 / 评测」三类共 12 项方法。以下为 8 个检查引擎,均可接入任意 HuggingFace 模型。
只想安装使用的话,下面对应你系统的那一个文件就够了。
双击 → 选安装目录 → 开始安装。装完直接双击桌面图标即可。
先 chmod +x 再运行。Ubuntu 22.04+ 需 libfuse2,装不了可用 APPIMAGE_EXTRACT_AND_RUN=1。
拖进「应用程序」。未签名,首次打开需在系统设置里「仍要打开」放行一次。
Python + PySide6,自绘现代工具风 UI,中英双语可切换。
transformers,8 个可切换引擎(分类 / 困惑度 / 概率曲率 / 双模型)。
本地规则引擎:9 维扫描 + 知网 5 种语言模式 + 11 种深度 AI 痕迹。
三轮降重协议:确定性改写 + 受保护片段 + 语体守门,完全离线。
RAID / MGTBench 指标:准确率 / 假阳性率 / 假阴性率 / F1,按生成模型分项。
engines_plugins/*.py 插件目录 + 可远端更新的引擎清单,换算法不用重新打包。
同机多卡自动并行 + 局域网主从节点(UDP 自动发现 + TCP 任务分发)。
日志只在本地且不含论文内容,无任何遥测上报;小体积安装器,运行时按需下载并带进度条。
代码公开,但禁止任何形式的商业使用。个人学习、研究、交流免费;如需商用请先联系作者获得书面授权。
检测效果受模型与文本类型影响,结果仅供自测参考,不代表任何权威机构结论;请以学校 / 期刊官方认定为准。
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