2. AI Systems and Technologies Used

หมวดที่ 2: สถาปัตยกรรมและเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้งาน

VeriScript ขับเคลื่อนด้วยสถาปัตยกรรมขั้นสูงที่ผสานการทำงานระหว่าง Vector Database สมรรถนะสูงและโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เพื่อความแม่นยำระดับห้องปฏิบัติการ

2.1 สถาปัตยกรรมการแปลงข้อมูลเชิงพื้นที่ (High-Dimensional Vector Embeddings)

ระบบใช้โมเดล Embedding ขั้นสูงในการแปลงข้อความทางวิชาการเป็นเวกเตอร์หลายร้อยมิติ ทำให้ระบบสามารถเข้าใจความหมายเชิงลึก (Semantic Meaning) และตรวจจับการเรียบเรียงข้อความใหม่ (Paraphrasing) ได้อย่างแม่นยำ แม้จะมีการเปลี่ยนคำศัพท์หรือโครงสร้างประโยค

2.2 ระบบคลังข้อมูลเวกเตอร์แห่งชาติ (National Vector Data Warehouse)

ฐานข้อมูลจัดเก็บบนสถาปัตยกรรม PostgreSQL ร่วมกับ pgvector รองรับการทำดัชนีแบบ HNSW (Hierarchical Navigable Small World) ช่วยให้สามารถสืบค้นเปรียบเทียบเอกสารงานวิจัยวิทยานิพนธ์หลายแสนรายการได้ภายในเวลาต่ำกว่า 100 มิลลิวินาที

2.3 กลไกการตรวจจับ AI (Perplexity & Burstiness Analysis)

การตรวจจับ AI ใช้การผสมผสานระหว่างการวิเคราะห์ความต่อเนื่องของคำ (Perplexity) และความแปรผันของความยาวประโยค (Burstiness) ซึ่งเป็นลักษณะเฉพาะของการเขียนโดยมนุษย์ ร่วมกับการตรวจสอบด้วย Deep Classifier เพื่อแยกแยะข้อความได้อย่างน่าเชื่อถือ

เอกสารอ้างอิงและมาตรฐานสากล

กำลังโหลดข้อมูล... / Loading...

2. AI Systems and Technologies Used

หมวดที่ 2: สถาปัตยกรรมและเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้งาน