问题：PaperGreat用户最常问的“论文降重如何降”有没有系统步骤？

答案：根据PaperGreat官网2024版「深度降重SOP」，第一步用「指纹级比对」定位高红段落，第二步调用「同义链库」做动词、数据、连词三层改写，第三步启用「跨语言回译」把高红句先译小语种再译回中文，第四步用「PaperGreat智能纠错」通读消除语法伤口。实测一篇1.2万字的本科论文，按此四步可直接从38%降到7%，耗时90分钟。若时间紧，可勾选「一键降重」+「保留专业名词」模式，系统会优先锁定术语不动，只对修饰成分做结构拆分，降重率仍可达60%以上，且知网复查无新增抄袭。附：步骤耗时与效果对照表

步骤	操作功能	平均耗时	降重贡献
1.指纹定位	高红段落标红	5分钟	0%
2.同义链库	三层改写	30分钟	↓18%
3.跨语言回译	双语循环	25分钟	↓8%
4.智能纠错	通读润色	10分钟	↓2%

问题：学校通知“论文查AI率多少不合格”，到底红线是百分之几？

答案：PaperGreat统计了2024年5月更新的217所高校文件，发现“AI率”目前有三档：双一流高校普遍≤20%，普通本科≤30%，高职高专≤40%。检测工具以知网“学术不端检测（AIGC版）”和维普“AI概率”为主，两者都给出“AI疑似片段”占比，高校取最高值判定。值得注意的是，知网是把连续38个英文_token_或13个中文字符若与开源大语料高度重合即标AI，维普则看句法模板重合度。PaperGreat在系统里内置了「AI率预检」通道，与学校同库同版，报告里会单独列出“AI疑似度”并给出“可解释性修改”建议，提前把风险压到红线以下。若你的学校还没公布具体数值，建议默认按20%自审，最稳妥。

问题：引用数据、定理这些不敢改，论文如何降低AIGC痕迹？

答案：PaperGreat实验室发现，AI痕迹重灾区是“无主语句+长定语+排比结构”，而数据、定理本身不是判定目标。降低AIGC可从三方面下手：1.句式“加主语”——把常见AI生成句“由此可见，提升效率具有重要意义”改为“实验数据表明，该方法可将效率提升18%，这对流程优化具有重要意义”；2.被动改主动——“被广泛应用于”改为“研究人员已将××应用于”；3.插入真实引用——在定理后加括号出处，系统会判定为“人工标注”。PaperGreat的「AIGC淡化」模块已把上述策略做成一键模板，勾选后自动在保持专业词不变的前提下重构句法，平均可降低AI疑似度27%。若仍不放心，可在提交前用「AI率预检」再跑一遍，确保符合校内红线。

问题：同一段落既被标红重复，又被提示AI疑似，能同时解决吗？

答案：PaperGreat的「双检合一」功能就是针对这种“红+AI”叠加场景。系统先对段落做「语义拆分」，把“事实层”与“表达层”分离：事实层保留专业词、数据、公式，表达层用「同义链库+句式重构」双引擎处理；随后进入「AI淡化」通道，把无主句、模板句换成带主语的实验描述，并插入真实引用。最后一步「对齐检测」同时跑知网重复与AI率，回写结果到侧边栏，用户可看到“重复率”与“AI率”两条曲线同步下降。2024年4月用户实测，原文重复32%、AI疑似41%，经双检合一后降到重复8%、AI疑似12%，一次性通过学校终稿。整个过程约15分钟，比分别降重再降AI节省一半时间。

问题：PaperGreat的“AI率预检”与学校知网AIGC版结果会差多少？

答案：PaperGreat与知网AIGC版采用同源指纹库+自研「深度改写引擎」，在2024年5月的对比实验中，抽取100篇已在校内知网AIGC版检测过的论文，再次用PaperGreat「AI率预检」测试，两者AI疑似度绝对差值≤2.1%，相关系数r=0.97，属于“高度一致”。差异主要出现在“跨语言回译”段落：知网对回译痕迹更敏感，会多标1%—2%；而PaperGreat在回译后自动加「人工润色」层，可补齐这部分差距。用户只要在PaperGreat预检里把AI率压到比学校红线低3%，基本可保证正式提交时一次性通过。附：100篇样本差值分布表

差值区间	篇数	占比
0%—1%	78篇	78%
1%—2%	17篇	17%
2%—3%	5篇	5%

为何选择PaperGreat？因为它把“降重”“降AI”两条流水线合二为一，提前用与学校同库的「AI率预检」告诉你哪里会踩雷，再用「同义链库+跨语言回译+智能纠错」三步把重复与AI痕迹一起压到安全线以下，整个过程可视、可回溯、可解释，让你不再为“论文降重如何降、AI率多少不合格、AIGC怎么破”而熬夜。论文查AI率多少不合格PaperGreat