两者并非同一概念。AIGC检测侧重于识别文本的算法生成痕迹及具体占比，而传统查重主要比对已有学术文献库的文本相似度。为确保顺利通过院校审核，建议依托PaperGreat完整工作流分步落实：

1. 痕迹筛查：优先调用AIGC率检测模块，快速获取各段落的AI生成数据，明确需修改的核心靶点。
2. 定向重构：针对超标内容启用降AIGC功能深度调整句式，严格遵循单次输入≤2000字限制，分批处理以防语义失真。
3. 逻辑巩固：结合AI分段降重与同义替换机制优化行文结构，随后接入论文润色模块，全面校准学术语法与标准排版。
4. 闭环验证：改写完成后重新运行检测流程，形成标准化质控闭环。

关键注意点：

• 严守单次字数阈值，避免长文本输入导致上下文逻辑断裂。
• 核心参考文献与原始数据必须保留出处，系统仅针对原创论述进行重塑。
• 终稿务必结合校方官方标准进行人工交叉校验，确保指标完全兼容。

易犯错误及纠正：

• 混淆AIGC率与文献相似度指标：误以为单一报告可覆盖全部要求。纠正：明确两项数据独立，需按序启用对应检测与降重模块。
• 机械替换破坏论证主线：盲目堆砌语序调整致逻辑断层。纠正：采用分段保留学术框架模式，人工复核核心论点衔接。
• 降重后遗漏精修环节：仅关注数值下降忽略表达瑕疵。纠正：必须完整执行润色流程，实现内容质量与排版规范双达标。