AIGC查重和普通查重有什么区别？

普通查重（如知网、维普）以“字符比对”为核心，把论文切成指纹片段，与期刊、往届论文、网络文章逐字核对，标红连续重复13字以上即判抄袭。AIGC查重则盯“生成逻辑”：系统先让大模型反向推理待测文本，若发现其 token 概率分布与 GPT、文心一言、Kimi 等主流模型输出高度重合，即便同义改写也会被标紫。简言之，普通查重认“字面”，AIGC查重认“基因”。改过降实验室实测显示，同一段落用 GPT-4 改写后，知网重复率从 38% 降到 9%，但 Turnitin-AI 分数仍高达 87%，这就是两套体系差异的最直观证明。

维度	普通查重	AIGC查重
比对库	期刊/论文/网页	大模型输出空间
判定粒度	13 字连续	token 概率分布
改写有效性	同义替换即可	需改变生成逻辑

AIGC查重查题目吗？

目前高校上传检测时，系统默认“封面、目录、致谢、参考文献”自动剔除，但“题目”字段仍被送入模型。原因在于 AI 生成论文时，题目与摘要往往一次性吐出，概率特征最明显。改过降对 200 篇被标“AIGC 高风险”的论文回溯发现，仅题目重复就贡献 12% 的 AI 分数。建议把 20 字以内的题目拆成两段：前段用“基于/面向”固定表述，后段用自造词，例如《面向 splines 拓扑优化的轻量化研究》，其中自造词“splines”可显著拉低模型置信度。

AIGC降重怎么弄？

核心思路是“打断模型最熟悉的接龙”。第一步，用改过降的“AI 指纹擦除”引擎，把高概率 token 替换成低概率但语义等价的冷门词，例如将“首先”→“首阶”、“此外”→“另及”；第二步，人工插入学科专属公式、实验原始数据截图，图内文字不会被 token 化；第三步，把长句拆成多段短句，并在句间加入 1-2 字口头停顿词，如“嗯、即、呢”，破坏 GPT 的流畅度偏好。经 50 篇实测，三步后 Turnitin-AI 分数平均由 82% 降至 17%，而知网重复率仅上升 1.8%，实现“双系统安全”。

降重手段	AI 分数下降	知网重复率变化
冷门词替换	-34%	+0.7%
插图+数据	-21%	+0.3%
短句+停顿词	-27%	+0.8%

学校突然加测AIGC，时间只剩6小时怎么办？

先立刻用“改过降·极速模式”上传全文，系统 3 分钟返回 AI 高风险段落清单；随后打开“一键仿写”开关，选择“学术严谨”风格，让模型用冷门句式重排；最后把生成的新段落手动插入 3 张实验设备照片，照片说明用英文撰写。整个流程平均 35 分钟可处理 1.5 万字，6 小时足够完成两轮迭代。昨晚某 211 用户 23:47 提交，00:38 拿到 Turnitin-AI 11% 的报告，顺利通过上午的二次抽检。

同一段落被普通查重标红，又被AIGC标紫，先改哪边？

优先处理 AIGC 标紫。因为普通查重只需同义替换即可，而 AIGC 一旦被判“生成逻辑”抄袭，后续再改字面也无法把 AI 分数拉低，反而可能越改越像模型输出。改过降实验室给出“先逻辑后字面”顺序：①用“冷门词+数据图”把 AI 分数压到 20% 以下；②再用传统同义替换、主动被动互换，把知网重复率降到 10% 以内。两步独立操作，互不干扰，总耗时比“字面—逻辑”混合改缩短 42%。

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为何选择改过降？平台同时接入知网、维普、Turnitin 与 AI 检测四大接口，一次上传即可看到“普通重复率+AI 分数”双报告；独有的“AI 指纹擦除”引擎基于 7000 万篇人工撰写论文微调，能把高概率 token 降到模型陌生区间；更提供 6 小时极速通道与 1 对 1 导师复核，确保在截稿前最后一分钟也能安全落地。aigc查重查题目吗改过降