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检测优势:支持 ChatGPT、文心一言等 12 种主流模型识别,依托 8000 万学术库,精准标注 AI 生成段落(如 “研究背景”“方法论” 等高风险区)。
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报告解读:重点关注 **“疑似 AI 率>30%”** 的段落(学术论文建议<15%),点击报告中的 “修改建议”,系统会提示 “添加具体案例”“调整句式结构” 等方向。
案例:某硕士论文检测显示 “文献综述” 部分 AI 率 82%,系统标注 “句式过于规整,缺乏主观分析”。
第二步:注入 “人味”,让内容 “活” 起来
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碎片化重组:将 AI 生成的长句(如 “本文基于 XX 理论,通过 XX 方法分析 XX 问题”)拆分为短句 + 口语化表达,例:“这个问题困扰我很久了 —— 去年调研时发现,传统 XX 方法在 XX 场景下总出 bug,后来试着用 XX 理论套了套,居然有新发现!”
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添加 “不完美” 细节:故意保留 1-2 处 “非最优” 表达,如重复用词(“其实,其实……”)、轻微逻辑跳跃(从案例直接到结论,省略部分推导),模仿人类写作的 “即兴感”。
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植入个人印记:在 AI 生成的结论后补充亲历案例,例:“AI 算出的用户留存率提升 20%,但实际落地时,我们发现老年用户更需要线下指导 —— 上周帮张阿姨调试设备的经历,让我意识到数据背后的温度。”
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场景化改写:选择 “降aigc率” 模式,系统自动将 AI 生成的 “研究意义” 从 “宏观价值” 转向 “个人研究动机”,例:将 “推动行业发展” 改为 “源于导师项目中遇到的 XX 技术瓶颈”。
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数据细节强化:上传原始数据,系统自动替换 AI 生成的模糊表述(如 “约 50%”)为精确数值(“52.3%,基于 2024 年 Q4 的 3000 份问卷”)。
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风格融合:输入 “加入 20% 的访谈口语”,AI 会插入 “某创业者提到:‘当时我们连服务器都租不起……’” 等真实感内容。
实测:某 AI 生成的报告经改写后,AIGC 率从 78% 降至 12%,且被导师评价 “更有现场感”。
第四步:从 “降重” 到 “创作习惯”
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分段控制:AI 生成不超过连续 300 字,每段后强制插入 1 个 “人类专属” 动作:查资料补数据、加个人思考、甚至写错别字再修改(模拟真实写作过程)。
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留痕管理:在文档备注区记录 “此处为 AI 初稿,修改于 2025.3.15 14:00,加入 XX 案例”,既方便复查,又符合学术规范。
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伦理红线:明确 AI 辅助边界 —— 核心观点、实验数据必须人工产出,AI 仅用于资料整理、句式参考(避免 2025 年最新《学术 AIGC 使用规范》中的 “过度依赖” 认定)。
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