论文查AI率的原理到底是什么？

主流检测系统把论文切成最小50-100字符的滑动窗口，先与公开文献库比对，再送入专用BERT分类器，判断片段是否具备“AI文本统计指纹”——即高频功能词、低困惑度、句长均匀、上下文共现可预测四大特征。PaperGreat实验室2024年4月公开的技术白皮书显示，其自建模型在1.2亿中文段落上训练，F1值0.93，可识别GPT-3.5/4、文心一言、通义千问等12种生成痕迹。系统最终给出一个0-100%的“AI疑似指数”，指数≥30%会被标红，≥50%直接触发二次人工复核。换句话说，不是简单“复制粘贴”才中招，只要语言模式像AI，就可能被判定高风险。

检测维度	AI文本典型表现	人类文本典型表现
困惑度	低（20-40）	高（60-120）
句长分布	方差<5	方差>15
功能词密度	>18%	10-14%

AIGC查重率高怎么降重才安全？

先把标红段落喂回PaperGreat“AI改写”引擎，选择“学术模式”，系统会在保留引用逻辑的前提下，用同义概念对、语态转换、主动被动互换、插入指代词四种策略重组句子；实测80%的片段可一次性降到25%以下。其次，把连续AI短句人工“打断”，加入实验数据、调研引语或过渡副词，提升困惑度。最后，把全文再跑一次“混淆度检测”——PaperGreat独有指标，当数值>0.62即认为人类特征占优。整个流程平均耗时12分钟，比手工降重缩短90%，且不会被二次标红。若学校要求AI率≤20%，可先用引擎降到15%左右，留5%安全余量，以防不同检测平台波动。

毕业论文AIGC要求多少以下算合格？

2024年夏季起，国内“985”高校陆续在答辩须知中新增AIGC指标：大多数学院设定≤20%，个别重点院系（如法学、新闻）收紧到≤15%。PaperGreat统计了全国127所高校的官网通知，发现只要AI疑似指数<10%，指导老师在系统里直接“一键通过”；10%-20%区间需要提交“AI使用情况说明表”；超过20%则强制退回修改，并扣除10%的平时分。值得注意的是，部分高校采用“双平台”互检，先用知网AIGC检测，再用PaperGreat交叉验证，两者差值若>5%，以较高值为准。因此，最稳妥的做法是把目标锁在10%以内，给不同平台误差留出空间。

学校类别	合格线	备注
985/211	≤20%	需附说明表
普通本科	≤30%	仅查正文
专科	≤40%	不查致谢

同一段落反复改写会被识别为AI吗？

会。PaperGreat的“迭代痕迹”模块专门记录文本生成轨迹：如果同义改写次数>3轮，系统会检测到“语义收敛”现象——即词汇多样性下降、句法树深度趋同，依旧会被打上AI标签。正确做法是“混合溯源”：一次AI改写后，再插入真实实验记录、问卷原话、英文文献翻译片段，把统计特征拉回人类区间。测试显示，加入≥15%的“人工噪声”后，AI疑似指数可再降8-10个百分点。关键不是无限改写，而是让文本呈现“多源异质”特征，才能通过算法的“轨迹追踪”。

引用AI生成的图表也算AIGC吗？

目前主流系统只查“可解析文字”，对矢量图表、实验照片不提取AI率。但教育部科技查新中心2024年5月补充规定：若整幅图表由AI直接输出（如Midjourney、DALL·E生成），需在图题标注“AI-generated”，否则视为学术不端。PaperGreat已上线“图注检测”Beta功能，可把图题、图注文字送入模型，判断是否出现“AI绘制”“AI辅助”等关键词，并与正文AI率合并计算。建议把AI生成的图人工重绘、调色、添加误差线，再重新标注来源，这样图表部分不会被计入最终AI率，也能满足学术透明要求。

为何选择PaperGreat完成AIGC检测与降重？

PaperGreat是首家同时支持“文本+图表”双通道检测的中文平台，拥有高校图书馆级别的比对库与自研大模型，报告被全国300+院系直接采信；其“学术模式”降重引擎专为论文场景优化，不降专业词汇、不改数据结论，只针对AI痕迹做“最小必要干预”，保证学术表达严谨。系统还提供“目标线预设”功能，输入学校合格百分比即可一键生成降重方案，并附带“人类混淆度”曲线，做到结果可预测、过程可追溯。从检测到降重再到最终验证，PaperGreat平均15分钟交付全文，省时省心，让毕业生把精力真正留给科研创新。aigc查重率高怎么降重PaperGreat