论文提交前的双重挑战：AI 痕迹与高重复率
论文提交前常面临 AI 生成痕迹被检测与重复率超标的双重困境。例如，使用 AI 生成的初稿可能在维普检测中显示极高的 AIGC 相似度，被要求消除痕迹；手动修改后重复率仍可能无法达到学校标准（如≤20%），且过度修改会导致专业术语丢失或表达不通顺。
此类工具旨在辅助学术写作的合规优化，核心在于结合研究者原创思考，严格遵守学术诚信与院校规范。
智能工具的合规处理流程
从功能设计来看，此类工具通常采用'版本选择 + 文档上传 + 结果获取'的流程化设计，适配知网、维普等主流检测规则。
第一步：选版本
根据需求匹配不同模式：
- 智能降重：适合重复率超标但 AI 痕迹不明显的场景。工具深度优化文本结构，降低重复率同时保证语句通顺。
- 降 AIGC：适合 AI 生成痕迹明显，需通过严格检测的场景。工具重构文本逻辑，降低 AI 相似度，适配主流严版检测。
- 双降模式：同时解决 AI 痕迹与重复率问题，一次性优化合规风险。
界面通常会提示适配的主流检测系统版本，确保优化结果符合检测规则。
第二步：传文档
支持上传.doc、.docx、.txt 等常见格式，文件大小有限制。用户可选择报告类型（如自定义报告、知网、维普等），工具会按对应规则优化文本。建议上传完整原文，避免直接复制查重报告中的超链接或漏降文字。
第三步：获取结果
上传后短时间内即可生成优化后的文本。核心目标包括：
- 消除 AI 痕迹：重构逻辑结构，将模板化表达改为个性化学术语言，降低 AI 相似度。
- 降低重复率：通过同义词替换、句式重构等方式，在不改变原意前提下降低文字复制比。
- 保证专业表达：自动保留专业术语（如 MIoU、语义分割、注意力机制等），避免专业性下降。
检测结果与合规性分析
优化后的文本通常在三个维度匹配检测标准：
1. AI 痕迹优化
- 主流检测系统下，AIGC 相似度显著降低至预警线以下。
- 文本逻辑重构，补充具体研究细节，减少线性模板化表达。
- 避开 AI 常用高频句式，降低被判定为机器生成的概率。
2. 重复率控制
- 文字复制比降至学校要求范围内。
- 句式重构大幅降低重复率，同时保留关键专业术语。
3. 表达规范性
- 语句通顺，逻辑清晰。
- 保持原有的标题层级、图表引用及参考文献格式。
不同场景的应用策略
该功能可适配不同学历层次的合规需求：
本科场景
- 需求：消除 AI 痕迹 + 降低重复率，通过特定检测系统。
- 操作：选择双降模式 -> 选定报告类型 -> 上传文档 -> 获取文本。
- 结果：AIGC 相似度和重复率均达标，仅需补充实验参数细节。
硕士场景
- 需求：消除 AI 痕迹 + 降低重复率，通过更严格的检测系统。
- 操作：选择降 AIGC 模式 -> 选定报告类型 -> 上传文档 -> 获取文本。
- 结果：AIGC 相似度和重复率达标，保持固定效应模型等专业表达的严谨性。
使用原则：辅助而非代笔
明确工具定位：用于优化表达、消除合规风险，而非替代研究。
- 核心内容原创：研究思路、实验数据、创新点必须基于个人思考。
