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Métodos de detecção automática de textos gerados por LLMs (Large Language Models) podem inibir fraudes e assim contribuir para garantir a integridade do ambiente acadêmico. O propósito deste trabalho é desenvolver um modelo de IA que seja capaz de identificar textos gerados por LLMs com alta precisão e F1-Score utilizando uma abordagem de Black-box detection. Os processos centrais incluem o treinamento e comparação de dois modelos de aprendizado de máquina, um SVM clássico e uma rede neural multicamadas, suas avaliações e comparação.