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告别AI味本地运行95%通过AI检测的文本改写工具humanizer完整指南【免费下载链接】humanizer项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/jialinyyzz/humanizerhumanizer 是一个 12B 的本地 AI 文本改写工具把 AI 写出的草稿邮件、报告、论文段落、论坛帖子中英文都支持改写成接近真人手写的自然语言。它在最严格设定下的外部 AI 检测中95% 的改写被判定为人类写作且训练全程没有使用任何 AI 检测器。全程本地运行稿件不上传任何云端。什么是 humanizer12B 本地 AI 文本改写模型humanizer 由google/gemma-4-12B微调而来本质上是一个文本续写模型不是聊天模型给它一篇 AI 草稿它直接输出改写结果并且被训练成遵守两条铁律✅只改写表达重组句式、长短句交错、去掉综上所述值得一提的是这类 AI 腔✅事实零改动每个数字、单位、日期、人名、引号内的内容原样保留不添加任何新内容。训练数据详见 README.md包括 28,598 组AI 草稿 → 真实人类原文的改写对以及基于事实保真度的强化学习。下面这张图展示了它的训练流程为什么敢信95% 通过 AI 检测这个数字很多去 AI 味工具靠反复投喂 AI 检测器反向优化换一家检测器就失效。humanizer 的做法更扎实训练全程未使用 AI 检测器不作为奖励、不作为过滤条件从根源避免应试化检测是外部独立测量Originality.aiAPI v3AI 容忍度 0% 的最严格档对 210 篇英文草稿的改写作出判定版本对比有真实提升版本被标记为 AI判定为人类v2 当前版本bf1611 / 2105%95%v1 上一版本26 / 21012%88%⚠️ 需要坦诚说明检测结果会随检测器更新而变化这是某一天的一次测量不构成任何检测结果的承诺。事实保真度同样经得起检验420 篇英文改写中376 篇被严格判官认为无任何事实问题有问题的 9 成以上只需改一个词或短语即可修正。按内存选模型文件GGUF 量化版本选择指南模型文件就在本仓库里按你的内存大小三选一另需同时保留 prompt_format.json它是提示词模板内存推荐文件大小32 GB 及以上humanizer-12b-Q8_0.gguf推荐约 12.7 GB16 GBhumanizer-12b-Q6_K.gguf约 10.0 GB16 GB 且硬盘紧张humanizer-12b-Q4_K_M.gguf约 7.6 GB8 GB 内存的机器装不下 12B 模型Q4_K_M 也大约需要 12 GB。三个量化档与全精度版的效果差异都在噪声范围内放心选。新手最省事的路径桌面 App 一键改写不想碰命令行下载官方发布的桌面 AppmacOS 用.dmgWindows 用安装包首次运行会自动根据你的内存挑选合适的模型档位并下载一次之后完全离线可用把草稿贴进去拿到改写结果App 会顺带做数字核对、照抄率检查等质量提示。命令行三步起本地改写服务llama.cpp 配置想在自己的脚本或工作流里用按 USAGE.zh.md 操作即可核心只有三步# 1. 安装 llama.cppmacOS 用 brewWindows 用 wingetLinux 用官方预编译包 brew install llama.cpp # 2. 启动本地模型服务把文件名换成你选的那一档 llama-server -m humanizer-12b-Q8_0.gguf -c 8192 -np 1 -ngl 99 --host 127.0.0.1 --port 8080 # 3. 健康检查返回 {status:ok} 即就绪 curl -s http://127.0.0.1:8080/health给新手划两个采样参数重点设错效果会明显变差温度1.0、top-p0.95其余采样全部关闭top-k、min-p 设为 0不要设任何停止符尤其不要加###模型会在句末自己停。完整提示词拼接、MLX / Ollama / vLLM 等更多运行方式都写在 USAGE.zh.md想验证环境是否搭对AGENTS.md 第 8 节附了一个自带自检脚本。长文档怎么办hz 一键改写工具论文、Markdown 报告、Word 文档太长用官方命令行工具hz标题、代码块、表格、链接原样保留正文按块切分逐块改写改完自动检查缺失数字、照抄率过高等问题并触发重写。详见 USAGE.zh.md 第 14 节。改写前后对比AI 味到底被去掉了多少中文工作邮件的改写前后效果草稿 vs 改写知乎回答的改写前后对比可以看出句子长短交错、口语化表达自然多了但所有事实信息都还在。英文案例邮件、论坛回帖见 README.md。发送前检查清单改写完的 3 件事通读一遍重点核对数字、日期、人名376/420 无事实问题意味着仍有小概率细节被改如37 条投诉变37% 的投诉补格式主题行、列表、落款偶有丢失420 篇中 28 篇发出前整理排版⚖️遵守规则这是改写你自己草稿的写作工具。如果学校、单位或出版方对 AI 辅助有规定请按规定执行。常见问题Q不保证 100% 通过 AI 检测吧对不保证。检测器会更新带 emoji/话题标签的社交帖和政策备忘录等模板化体裁仍然最难。Q中文效果比英文差正在追赶204 篇中文改写中 149 篇无事实问题且中文更容易照抄草稿看着和原稿太像就重新生成一次。Q速度如何M5 Max 上约 36–38 tokens/s一封百词英文邮件约 3.6 秒300 字中文邮件约 8.5 秒。项目采用 Apache 2.0 协议权重与代码均是可自由使用。完整文件清单、校验值和排错表见 USAGE.zh.md。【免费下载链接】humanizer项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/jialinyyzz/humanizer创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 告别AI味：本地运行95%通过AI检测的文本改写工具humanizer完整指南
告别AI味本地运行95%通过AI检测的文本改写工具humanizer完整指南【免费下载链接】humanizer项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/jialinyyzz/humanizerhumanizer 是一个 12B 的本地 AI 文本改写工具把 AI 写出的草稿邮件、报告、论文段落、论坛帖子中英文都支持改写成接近真人手写的自然语言。它在最严格设定下的外部 AI 检测中95% 的改写被判定为人类写作且训练全程没有使用任何 AI 检测器。全程本地运行稿件不上传任何云端。什么是 humanizer12B 本地 AI 文本改写模型humanizer 由google/gemma-4-12B微调而来本质上是一个文本续写模型不是聊天模型给它一篇 AI 草稿它直接输出改写结果并且被训练成遵守两条铁律✅只改写表达重组句式、长短句交错、去掉综上所述值得一提的是这类 AI 腔✅事实零改动每个数字、单位、日期、人名、引号内的内容原样保留不添加任何新内容。训练数据详见 README.md包括 28,598 组AI 草稿 → 真实人类原文的改写对以及基于事实保真度的强化学习。下面这张图展示了它的训练流程为什么敢信95% 通过 AI 检测这个数字很多去 AI 味工具靠反复投喂 AI 检测器反向优化换一家检测器就失效。humanizer 的做法更扎实训练全程未使用 AI 检测器不作为奖励、不作为过滤条件从根源避免应试化检测是外部独立测量Originality.aiAPI v3AI 容忍度 0% 的最严格档对 210 篇英文草稿的改写作出判定版本对比有真实提升版本被标记为 AI判定为人类v2 当前版本bf1611 / 2105%95%v1 上一版本26 / 21012%88%⚠️ 需要坦诚说明检测结果会随检测器更新而变化这是某一天的一次测量不构成任何检测结果的承诺。事实保真度同样经得起检验420 篇英文改写中376 篇被严格判官认为无任何事实问题有问题的 9 成以上只需改一个词或短语即可修正。按内存选模型文件GGUF 量化版本选择指南模型文件就在本仓库里按你的内存大小三选一另需同时保留 prompt_format.json它是提示词模板内存推荐文件大小32 GB 及以上humanizer-12b-Q8_0.gguf推荐约 12.7 GB16 GBhumanizer-12b-Q6_K.gguf约 10.0 GB16 GB 且硬盘紧张humanizer-12b-Q4_K_M.gguf约 7.6 GB8 GB 内存的机器装不下 12B 模型Q4_K_M 也大约需要 12 GB。三个量化档与全精度版的效果差异都在噪声范围内放心选。新手最省事的路径桌面 App 一键改写不想碰命令行下载官方发布的桌面 AppmacOS 用.dmgWindows 用安装包首次运行会自动根据你的内存挑选合适的模型档位并下载一次之后完全离线可用把草稿贴进去拿到改写结果App 会顺带做数字核对、照抄率检查等质量提示。命令行三步起本地改写服务llama.cpp 配置想在自己的脚本或工作流里用按 USAGE.zh.md 操作即可核心只有三步# 1. 安装 llama.cppmacOS 用 brewWindows 用 wingetLinux 用官方预编译包 brew install llama.cpp # 2. 启动本地模型服务把文件名换成你选的那一档 llama-server -m humanizer-12b-Q8_0.gguf -c 8192 -np 1 -ngl 99 --host 127.0.0.1 --port 8080 # 3. 健康检查返回 {status:ok} 即就绪 curl -s http://127.0.0.1:8080/health给新手划两个采样参数重点设错效果会明显变差温度1.0、top-p0.95其余采样全部关闭top-k、min-p 设为 0不要设任何停止符尤其不要加###模型会在句末自己停。完整提示词拼接、MLX / Ollama / vLLM 等更多运行方式都写在 USAGE.zh.md想验证环境是否搭对AGENTS.md 第 8 节附了一个自带自检脚本。长文档怎么办hz 一键改写工具论文、Markdown 报告、Word 文档太长用官方命令行工具hz标题、代码块、表格、链接原样保留正文按块切分逐块改写改完自动检查缺失数字、照抄率过高等问题并触发重写。详见 USAGE.zh.md 第 14 节。改写前后对比AI 味到底被去掉了多少中文工作邮件的改写前后效果草稿 vs 改写知乎回答的改写前后对比可以看出句子长短交错、口语化表达自然多了但所有事实信息都还在。英文案例邮件、论坛回帖见 README.md。发送前检查清单改写完的 3 件事通读一遍重点核对数字、日期、人名376/420 无事实问题意味着仍有小概率细节被改如37 条投诉变37% 的投诉补格式主题行、列表、落款偶有丢失420 篇中 28 篇发出前整理排版⚖️遵守规则这是改写你自己草稿的写作工具。如果学校、单位或出版方对 AI 辅助有规定请按规定执行。常见问题Q不保证 100% 通过 AI 检测吧对不保证。检测器会更新带 emoji/话题标签的社交帖和政策备忘录等模板化体裁仍然最难。Q中文效果比英文差正在追赶204 篇中文改写中 149 篇无事实问题且中文更容易照抄草稿看着和原稿太像就重新生成一次。Q速度如何M5 Max 上约 36–38 tokens/s一封百词英文邮件约 3.6 秒300 字中文邮件约 8.5 秒。项目采用 Apache 2.0 协议权重与代码均是可自由使用。完整文件清单、校验值和排错表见 USAGE.zh.md。【免费下载链接】humanizer项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/jialinyyzz/humanizer创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考