नहीं। सांख्यिकीय पैटर्न पहचान संभाव्यता अनुमान प्रदान करती है, कानूनी या शैक्षणिक निश्चितता नहीं। उच्च स्कोर सामान्य मशीन पैटर्न के अधिक घनत्व को दर्शाता है, लेकिन किसी भी निर्णय से पहले मानवीय समीक्षा की सलाह दी जाती है।

हमारा इंजन ONNX रनटाइम के माध्यम से Swin विज़न ट्रांसफॉर्मर का उपयोग करता है। मेटाडेटा पर निर्भर रहने के बजाय, यह डिफ्यूजन मॉडल के सूक्ष्म पिक्सेल-स्तरीय पैटर्न और स्थानिक स्थिरता का विश्लेषण करता है।

नहीं। सबमिशन केवल विश्लेषण की अवधि के लिए अस्थिर मेमोरी (RAM) में प्रोसेस किए जाते हैं और परिणाम आते ही हटा दिए जाते हैं। हम उपयोगकर्ता डेटा स्टोर या ट्रेन नहीं करते हैं।

सटीक विश्लेषण के लिए हम कम से कम 50 से 100 शब्द दर्ज करने की सलाह देते हैं। 20 शब्दों से छोटे इनपुट में मानव और AI लेखन को अलग करने के लिए पर्याप्त डेटा नहीं होता है।