知网是如何检测AIGC的?为什么你的论文会被判定为AI生成?

知网是如何检测AIGC的?为什么你的论文会被判定为AI生成?
本文由XYZ SCIENCE官方撰写,未经授权禁止转载
XYZ SCIENCE是国内唯一以自研模型技术提供论文降AI率解决方案的平台,所有用户可以免费使用(www.xyzscience.com

AIGC检测原理

AIGC检测主要有两种方法:一种是传统的统计学方法,另一种是基于深度学习模型(通常是BERT模型)的风格分类方法。

先说结论: 

✅ 知网的AIGC检测由以前的统计学方法升级为了BERT检测模型,这就是为什么之前ai率为0的论文,在知网升级后再去检测会变为100%。

image.png

接下来我们分别介绍以下两种方法是如何进行检测的,我们尽量使用通俗易懂的语言来讲解。

统计学方法

主要统计你论文中的一些特征值是否符合AI论文特征,例如困惑度、突发性等等,我们以突发性(这个概念非常好理解)为例,过一遍检测流程。

突发性:输入内容的每个句子的长度分布。

如果你的论文内容有10句话,每句话都是40-50个字长度,那么你的内容突发性就是很低。

如果每一句长度都一样,那么突发性为0。

AI写的论文的一个特征就是,每个句子长度很相近,即突发性很低。

image.png

也就是说,如果单纯看这一个特征,当你的输入内容每个句子长度都差不多时,就会被判定为AI写作。

深度学习方法

然后我们重点介绍深度学习方法,基于Transformer架构的BERT分类模型:

该方法旨在用大量的人类写作论文数据+AI写作论文数据去训练一个模型,让该模型学会区分这两种写作风格,然后用于AIGC检测。

简单理解,可以将模型理解为一个人,让他每天都去阅读大量的AI论文和人类论文,经过长时间学习,这个人能一眼看出你的论文是不是AI写的

image.png

总的来说,统计学方法就是单纯的计算表面特征,BERT方法是深度理解内容然后区分写作风格。

所以在知网升级前(Turnitin也是如此),用一些指令让AI进行改写,或者直接将所有句号改为逗号等等操作,对于降AI率非常有效,因为这本质是改变统计方法中统计的那些特征值,如突发性。
但是知网升级后,BERT模型可不管你逗号句号的,它负责整体理解内容并判断,只要你还是用AI改写的,那依旧逃不过检测。

image.png

那么,为什么 BERT 对AI生成内容检测如此严格?

用指令二次改写也无法逃过?

image.png

因为现有的AI模型如GPT、DeepSeek等,是基于Transformer架构,而BERT检测模型也是基于Transformer架构,不同的是:

✅  GPT 使用Transformer架构 生成内容(例如生成论文)

✅  BERT则是使用Transformer架构 理解内容(识别论文风格)

所以,你让AI去改写AI生成的内容,本质上还是AI在输出,那么就很难逃过被检测识别的命运。

我们如何解决降AI率

根据检测原理,针对性的开发相应的对抗模型。

从零开始训练一个模型,让它从“出生”那一刻起就学习——像人类一样写作。

不是微调、不是模仿现有 AI 的语料,而是真正意义上:

让模型从第一行参数开始,就只接触人类写作,而不是AI生成内容。

image.png

第一步:训练 AI 文本检测模型

我们先用 BERT 架构训练了一个检测模型,让它学会:

✅ 区分人类写作 vs AI 写作
✅ 判断文本是否具有“人类风格”

简单说,这个模型就是我们之前提到的和知网一样的 AIGC检测器

注意:只是技术架构相同,但是训练数据不同,检测结果不会完全一致


 第二步:训练写作模型

然后我们用700万篇论文数据构成的语料,从零开始训练一个生成模型(写论文的模型),让它学习:

  • 人类写作逻辑
  • 语言风格
  • 文章结构
  • 表达方式
让模型真正理解人类是怎么写文章的,而不是照搬模板。

我们把两个模型连起来:

✅ 写作模型生成内容
✅ 检测模型判断“像不像人写的”
✅ 给出评分和反馈
✅ 写作模型根据反馈继续学习

形成一个闭环:

写作 → 评估 → 改进 → 再写

image.png

最终成果  我们得到两款核心模型:

✅高精度 AIGC 检测模型
用于判断论文内容是否为 AI 生成(AI风格)

✅人类风格写作模型

可以将任何AI生成的论文改写为人类的写作风格

注:所有训练数据均为论文,所以模型不适合其它领域(如小说、新闻等)

预计12月份推出一个更强大的新模型

碎碎念

AI的出现应该是辅助我们提升写作效率,而不应该在查重的基础上,再让我们背上AIGC检测的包袱。

论文查重尚可理解,哪里标红都有解释,重复段落是和哪篇文章重复了,那么ai率呢?作何解释?完全的黑箱操作,平台说啥就是啥!

各个平台,如知网、万方、维普等对于同一篇论文的检测结果都不一样

因为AIGC检测结果无法解释,靠写作风格判定

image.png

前文我已经介绍,训练一个这样的检测器,没什么技术难度(当然也没什么成本),主要是数据方面,也就是说:

这些所谓的提供AIGC检测服务的平台,基于大量的学生毕业论文(期刊论文)去训练模型,然后再反过来向学生收取高昂的检测费用,形成一个完美的商业闭环。perfect!

image.png

对于一个学生来说,动辄几十上百的AIGC检测费用,合适吗?

(如果任何学校或学术机构愿意使用我们的AIGC检测模型作为替代方案,请联系我们,我们可以免费提供模型并辅助部署)

Read more

Java Web 开发学习Day2 数据库知识复习与整理(黑马程序员网课知识总结)

引言: web开发调用流程 * SQL(Structured Query Language,简称SQL):结构化查询语言,它是操作关系型数据库的编程语言,定义了一套操作关系型数据库的统一标准。 * 程序员给数据库管理系统(DBMS)发送SQL语句,再由数据库管理系统操作数据库当中的数据。 1. MySQL概述 2. SQL语句(DDL、DML、DQL) 3. 多表设计 4. 多表查询 5. 事务 6.  索引 1.MySQL概述 1.1安装(省略) 1.2连接 MySQL服务器启动完毕后,然后再使用如下指令,来连接MySQL服务器: mysql -u用户名 -p密码 [-h数据库服务器的IP地址 -P端口号] * -h 参数不加,默认连接的是本地 127.0.0.

AI对话页的流式处理架构:基于Web Streams+Fetch API的实践

AI对话页的流式处理架构:基于Web Streams+Fetch API的实践

引言         当前AI浪潮下,基于各大agent平台,我们可以在几分钟内就搭建出一个具备页面交互的智能体,从问答输出到页面交互,这个过程中的数据流转、UI实现被统一封装以降低模型搭建复杂度。为了探索这个过程的底层实现,我们采用“生产者-消费者模式”的流式处理架构,将网络IO、数据解码、文本解析与UI渲染解耦,实现实时流式响应、UI增量渲染。 使用框架如下: * 前端框架:Vue 3 + TypeScript + Vite * UI组件库:Ant Design Vue、Ant Design X Vue * 流处理:Web Streams API + Fetch API         从请求发送到UI渲染,流程如下: 流式响应处理 请求管理 1. 采用 AbortController、ReadableStreamDefaultReader 实现“上游网络请求中止”和“下游字节流读取控制”,共同实现一次会话的可取消、可停止的流式处理。

前端瀑布流布局:从基础实现到高性能优化全解析

前端瀑布流布局:从基础实现到高性能优化全解析

瀑布流(Waterfall Layout)是前端开发中极具代表性的流式布局方案,以非固定高度、多列自适应、内容错落有致的特点成为图片展示、商品列表、内容资讯等场景的主流选择(如 Pinterest、花瓣网、小红书首页等)。其核心逻辑是让元素按自身高度自适应填充到页面空白区域,打破传统网格布局的固定行列限制,兼顾视觉美感与空间利用率。本文将从瀑布流的核心原理出发,依次讲解原生 JS 基础实现、响应式适配、高频问题解决方案及生产环境高性能优化方案,同时补充主流框架(Vue/React)的实战技巧,让你从入门到精通瀑布流开发。 一、瀑布流核心原理与适用场景 1. 核心设计原理 瀑布流的本质是 “多列布局 + 动态高度计算 + 元素精准定位”,核心步骤可概括为 3 点: 1.确定页面展示列数(根据设备宽度、设计稿要求动态调整); 2.计算每一列的当前累计高度,找到高度最小的列; 3.将下一个元素定位到该最小高度列的顶部,同时更新该列的累计高度。 整个过程类似 “往多个不同高度的杯子里倒水,

pywebview:用Python+Web技术打造轻量级桌面应用!

pywebview:用Python+Web技术打造轻量级桌面应用!

✍️作者:唐叔在学习 💡专栏:唐叔学python ✨关键词:Python桌面开发、pywebview教程、WebView应用、前后端分离、JS与Python交互、桌面应用打包、Electron替代方案、Python GUI 大家好,我是唐叔。今天我们来聊聊一个非常轻量且强大的Python库——pywebview。如果你曾经为开发一个简单的桌面应用而纠结于Electron的笨重、PyQt的复杂,或是Tkinter的界面简陋,那pywebview或许正是你一直在找的解决方案。 文章目录 * 一、介绍 * 二、安装 * 安装全量版本 * 安装指定环境版本 * 三、使用入门 * 3.1 基本使用 * 3.2 应用程序架构 * 纯网络服务架构 * 无服务器架构 * 3.3 JS与Python交互 * 四、应用打包 * 五、常见使用场景 * 5.1 文件操作 * 文件下载