Building an AI Text Detector From Scratch — Sebastian Raschka 从零构建 AI 文本检测器，讲解原理并演示如

• 文章介绍如何通过微调 DistilBERT 分类器构建一个返回 0-100 分的 AI 检测器，类似 Substack 的检测功能，并强调分数是分类器对训练分布的估计，而非真实概率。
• 作者指出 AI 检测器与生成模型之间存在“猫鼠游戏”，检测器可能误判人类文本，且新模型可能规避检测，这提醒开发者在构建工具链时需考虑对抗性鲁棒性。
• 项目目标是提供一个端到端的 LLM 应用案例，包括评估、训练和本地部署，最终生成 API 和 UI，可用于过滤垃圾内容或辅助写作，对 agent 工具链开发者有参考价值。

原文：Building an AI Text Detector From Scratch · 作者 Sebastian Raschka