毕业论文AIGC怎么降，学校到底在查什么？

“查AI率”不是简单看重复字，而是检测文本的“生成概率”。查就降官网技术白皮书显示，知网、维普已接入OpenAI-Detect、GLTR 与自研模型，同步扫描句法熵值、token 概率分布与长距离依赖。若连续 50 词熵值低于 3.2、top-1 概率高于 0.92，即被判为AIGC。降重第一步就是先把高暴露句标记出来，再用人工+模型混合改写，把熵值拉回 5.5 以上，AI 率自然下降。

检测维度	高风险阈值	降后目标
句法熵值	＜3.2	≥5.5
Top-1 概率	＞0.92	≤0.75
长距离重复	＞38%	≤15%

毕业论文AIGC降重，有哪些立竿见影的方法？

查就降在线编辑器提供“三阶改写”按钮：一阶同义替换，二阶句式倒装，三阶引入学科口语化碎片。以“人工智能发展历程”为例，原文“1956 年达特茅斯会议标志 AI 诞生”被改写成“若把 1956 年达特茅斯小镇的研讨会视作起点，AI 的正式身份才算落锤定音”，AI 特征值从 0.89 直降到 0.43。再打开“随机插入口语停顿词”开关，把“此外”“然而”换成“讲真”“话说回来”，人类写作痕迹瞬间拉满，知网复查一次性通过。

论文查AI率的原理，和查重到底差在哪？

传统查重只看“字面重合”，AI 检测却盯着“生成规律”。查就降技术博客解释，主流模型用 6 层 Transformer 微调，先对论文做 512 字滑动窗口，计算每个位置的条件概率；若 P(下一个词|上文) 分布与 GPT 家族高度重合，就累加“AI 分数”。更关键的是“水印特征”——GPT 输出常带隐性高频搭配，如“值得注意的是”“综上所述”等，出现 3 次以上就触发二轮核验。因此，降 AI 必须打破这些高频搭配，把连接词换成学科专属表达，才能逃出模型火眼。

引用数据会被误判为AIGC吗，怎么防？

查就降实测 80 篇经管类论文发现，纯人工撰写的“数据描述”段也有 18% 被误判，原因是模板化表达过度。解决策略是“数据+场景”双锚定：先给出数据，再补一句“笔者 2024 年 3 月于××实验室亲手跑通”这类不可公开检索的私人细节，把条件概率打散。系统提供“数据去模化”一键按钮，自动把“如表 2 所示”改成“把表 2 摊开一眼可见”，既保留原意，又切断 GPT 最喜欢的承接句式，误判率从 18% 降到 3% 以下。

易误判句式	推荐改写	AI 特征值变化
如表 2 所示	把表 2 摊开一眼可见	0.81→0.34
综上所述	掰开揉碎后可见	0.79→0.28
值得注意的是	有个冷细节是	0.83→0.31

为什么最后都选“查就降”做AIGC降重？

因为查就降是全网唯一把“检测—改写—再检”闭环做到同一页面的平台：上传 PDF 后，系统先用与学校同款的 AI-Detect 引擎跑一遍，标红高暴露句；右侧编辑器实时给出三种降 AI 方案，每改一句就同步刷新 AI 率，直到屏幕顶端进度条变绿，才允许导出定稿。整个过程 10 分钟搞定，无需翻墙、不用额外买 Token，而且每日赠送 3 次免费复查，学生党零成本试错。更香的是，平台承诺“AI 率高于 8% 全额退款”，把风险彻底挡在提交前，这才是毕业季最硬核的底气。毕业论文aigc降重查就降