Макар Иванов

Евгений, спасибо за такой глубокий комментарий. Да, вы правильно поняли философию продукта: часто пользователь уже приходит с текстом, который был сгенерирован в какой-то сторонней нейросети, но ему важно сделать его менее машинным и снизить процент ИИ. На практике это может быть, например, текст для учебы, который потом будут проверять в университете через ИИ-детектор, или рабочий материал, который нужно сделать более естественным. Refrasa как раз помогает решить эту задачу. Предложенный вами подход тоже имеет право на жизнь, но это немного другая логика продукта. Refrasa не специализируется на генерации текста с нуля, а работает именно как сервис постобработки. Под капотом все заточено именно под перефразирование уже готового текста, а не под его первичную генерацию. При этом критерий хорошей переработки не сводится только к снижению процента ИИ. Также алгоритм сохраняет смысл, сохраняет факты - имена, названия, даты и другие важные детали, а также сохраняет стиль и объем текста. Если говорить про SEO-вхождения, обязательные формулировки или другие фрагменты, которые менять нельзя, то в публичной версии сервиса такая тонкая настройка пока не реализована. Но если будет спрос, это вполне можно добавить. И последнее замечание тоже очень точное. Если просто бездумно оптимизировать текст под слабый детектор, действительно можно начать подгонять результат под ошибку измерения. Поэтому важно качество самого детектора. Детектор Refrasa сравнивался с другими популярными решениями, поэтому по крайней мере в рамках русского языка он достаточно надежен. Но, конечно, важно понимать, что любые ИИ-детекторы могут ошибаться, и наш здесь не исключение.

Михаил, спасибо за такой комментарий, вопросы очень по делу. Если говорить проще, то под капотом Refrasa не один промпт и не один вызов LLM. Это комбинация собственной логики обработки, генерации нескольких первых вариантов с помощью собственной модели, дальнейшей обработки через LLM и, в некоторых случаях, прогона через несколько переводчиков, чтобы в итоге текст звучал естественнее и показывал более низкий процент ИИ. Пользователь в итоге видит лучшую из всех версий. В этом, на мой взгляд, и отличие от обычного запроса в ChatGPT или Claude в духе «перепиши по-человечески». Здесь важен не один ответ модели, а весь пайплайн: как текст перерабатывается, какие промежуточные версии создаются, как выбирается итоговый вариант и как при этом сохраняется смысл. Что касается moat, то он как раз не в одном секретном промпте, а в самой системе обработки и отбора результата. Повторить отдельный запрос можно, а вот собрать стабильный пайплайн, который дает предсказуемо хороший результат на разных типах текстов, уже сложнее. Ключевым элементом пайплайна является кастомная модель. Также одна из отличительных особенностей Refrasa в том, что пользователь сразу видит процент ИИ до и после обработки. В похожих сервисах я такого почти не встречал. Сравнительных тестов пока проводил не так много. В основном они опирались на процент ИИ, а качество перефразирования отдельно оценивалось через LLM: насколько сохраняются смысл, факты и общее качество текста. По внутренним замерам и статистике использования сервиса пайплайн снижает процент ИИ в сгенерированных текстах ниже 10% примерно в 95% случаев. Но работа над тестированием продолжается, скоро я планирую отдельно написать об этом подробнее во внутреннем блоге Refrasa.

Спасибо, Максим, очень точно подмечено. По моим наблюдениям, самый понятный и живой сегмент сейчас - это студенты и школьники: сочинения, рефераты, курсовые и другие учебные тексты, где ИИ помогает сделать черновик, а потом нужно снизить процент ИИ перед сдачей на проверку. При этом им обычно не хочется разбираться в промптах, md и тд, им нужен просто быстрый и понятный результат. Второй сегмент, который я тоже вижу, это офисные команды и мидл-менеджмент: тексты для презентаций, статьи, письма, описания, внутренние документы. Идея с расширением для хрома мне тоже кажется очень правильной. Создание такого расширения у меня есть в планах.