本文介绍了一种名为TEXTRON的多语言文本检测方法，结合计算机视觉和深度学习，专注于印度语言的手写文字。研究引入了MULTITuDE基准数据集，包含11种语言的文本，以评估检测器的性能和泛化能力。此外，开发了乌尔都文本的图像数据集，并提出了基于机器学习的检测方法，以提高多语言文本检测的准确性。

我们的研究旨在区分大型语言模型生成的文本与人类生成的文本之间的关键挑战，并通过评估模型在多个数据集上的性能提供了支持此类模型可行性的证据。研究结果表明，句子的序列长度与结果主要相关。