隨著AI生成技術（尤其是「局部生成」）的濫用日益嚴重，本公司旨在研發新一代AI生成內容智能檢測技術，以解決這一痛點。
本公司的目標是提供一個能精準檢測的技術平台，不僅判斷「是否」由AI生成，更能指出「哪裡」是AI生成。
| 檢測維度 (Type) | 現有市場工具 | AIGenCheck |
|---|---|---|
| 支援類型 | 文本、圖片、影片 | 文本、圖片、影片 |
| 整體可能性評分 | 是 | 是 |
| 偽造定位 (Localization) | 否 | 是 |
| 專注局部生成 | 否 | 是 |
| 檢測目標 | 受限於特定模型或通用 | 跨模型通用 |
| 誤判率 | 較高 | 較低 |
基於對多媒體內容「判別性特徵」的深度分析，應對「局部生成」和「數據不平衡」挑戰：
利用「分佈表徵學習」，讓模型內化真實內容的分佈規律，將AI生成內容識別為「分佈外」（OOD）異常樣本。
通過聚類與多原型分析及「動態密度加權學習」機制，有效學習作為少數的AI生成樣本。
獨創範式解決「非精確監督」問題，提升處理邊界模糊的局部偽造場景性能。
利用「對比學習」交叉驗證圖文等不同模態資訊間的邏輯一致性。
基於團隊在對抗攻防領域的研究，預判並防禦各種「反檢測」技術。
面向公眾，提供有限次數的日常檢測服務。
針對記者、創作者，提供更高用量和詳細報告。
面向企業團隊，提供批量處理、案例管理等功能。
無縫整合到客戶自有工作流程中，按調用量收費。
提供私有化部署、模型定製和系統整合服務。
普通網民、內容創作者、記者、研究人員和學生，用於驗證社交媒體資訊、新聞素材和學術材料的真實性。