LLMが生成したテキストは古典的な機械学習で高精度に検出できるよ、というポスト。（検出は日本語対象ではない） ・昨今のネット小説界隈には、低品質なAI生成テキストが大量に溢れかえっている ・既存の予測確率を用いたAI検出手法は、推論コストが高く精度も非常に不安定 ・そこで筆者は、古典的な機械学習であるSVMを用いたテキスト分類を試みた ・約1万件の人間の書いたテキストと、複数のLLMに生成させたテキストを学習データとして用意 ・単語の出現頻度（TF-IDF）に基づく単純な判定だけで、まず約85%の精度を達成 ・さらに7つの異なるモデル用の分類器を作成し、多数決をとることで判定を強固にしてみた ・で、これを使って、某小説プラットフォームの上位作品を判定したところ、約32%でAI生成の疑いが強いことが判明 ・ただ、その中でAI使用を事前に明記している作品は一つもなかった ・AIっぽさを消すプロンプトや翻訳の往復を試しても、判定スコアはほとんど下がらなかった ・なぜか？ ・LLMの出力テキストには特有の統計的なパターンが非常に強く現れてしまうため ・そのため、最新の複雑なAIを使わずとも古典的な手法で十分に見抜ける ・AIによる創作物は底が浅くパターンの再構成に過ぎない（という指摘）

「データ懸賞-模擬実戦」イベント詳細 【イベント期間】 2026/10/14 05:00（JST） ～ 2026/10/19 04:59（JST） 【参加条件】 メインストーリー第一章「猫の落とし物」で「模擬実戦」を開放すると参加可能。 【イベント詳細】 • イベント「データ懸賞-模擬実戦」期間中、「模擬実戦」で任意のエネミーカードを選択してクリアすると、報酬を2倍獲得できます！ • イベント期間中、1日ごとにバフが5枚のエネミーカードに適用されます。バフ効果は毎日5:00（JST）にリセットされます。 #ゼンゼロ#

データカードダス『アイカツ！アンコール』が人気爆発！稼働2日目にして「カード切れ」のゲームセンターが続出 『アイカツ！』が新作ゲーム投入で大人気に。 → 池袋・新宿では追加カード到着まで「カード排出なし」で稼働 混雑を受け、店舗が「1プレイ交代」を求める事態にもなっています。