AIGC降重后还能被检测出来吗？

从查就降官网实测数据看，只要AI痕迹未被彻底“洗净”，主流学术系统仍可能标红。平台把降重视作“对抗检测”工程：先调用Turnitin、知网AIGC检测接口做预扫，再对高亮段落做三重处理——同义改写、句式重构、人类逻辑填充。经500篇测试，二次送检时“AI概率”平均从72%降到14%，但仍有8%因术语固定、引用集中被复核判为“疑似”。因此，降重后是否被检出，取决于原文AI浓度、学科术语密度与平台算法更新节奏，零风险承诺并不可信，只能把数值压到安全阈值以下。

检测阶段	AI概率	主要风险点
初稿	70%±	模板化结构、高频AI连接词
第一次降重	30%±	残留长难句、引用堆叠
第二次降重	10%±	术语固定、数据描述雷同

论文AI降重指令该怎么写才有效？

查就降把“指令”拆成四步提示词：身份+任务+约束+输出。身份让模型代入“同领域研究生”；任务说明“降低AI痕迹并保持原意”；约束给出“保留专业名词、引用格式、字数±5%”；输出要求“每段附可读性评分”。用户只需在输入框粘贴原文，系统自动拼接指令，30秒返回三条候选段落，选中后可直接同步到Word。若自行写指令，建议把“避免使用首先、此外、综上所述等AI高频连接词”写进否定提示，再把“加入实验口语化细节”写进强化提示，可再降3—5个百分点AI概率。

AIGC究竟是什么意思，和查重率是一回事吗？

AIGC是“人工智能生成内容”的缩写，查重率则是“与已有文献的重复比例”，两者维度不同。查就降实验室用同一篇AI生成的绪论做对比：原文查重率9%，AIGC概率68%；只做传统同义改写后，查重率升到11%，AIGC概率仍有61%；改用“AI痕迹清除”模块后，查重率保持10%，AIGC概率降到13%。可见，AIGC检测关注的是“像不像人写的”，查重关注的是“像不像别人写的”。因此，降重需双轨并行：一边降字面重复，一边降机器痕迹，否则单一指标合格仍会被学术期刊退稿。

哪些段落最容易被AIGC检测盯上？

根据查就降20万篇次回传结果，高险区集中在：
第一，综述段。AI喜欢用“近年来……广泛研究……然而……”的套式，检测模型对此模板极敏感。
第二，方法与材料段。实验步骤如果按“首先—然后—最后”流水账，易被判定机器输出。
第三，结论与展望段。高频出现“本研究具有一定的理论价值与实践意义”等空泛总结，AI概率直接拉满。
平台会在这三段自动加注“需人工干预”红戳，并推荐把数据细节、失败案例、口语化反思嵌进去，可瞬间打破模板感。

高风险段落	典型AI特征	快速破解技巧
综述	时间状语堆叠	插入具体文献矛盾点
方法	顺序连接词	加入操作失误记录
结论	空洞提升句	补充样本异常值讨论

为什么越来越多高校生选择查就降做AIGC降重？

核心原因是“先检后降”闭环：平台自带Turnitin AI检测、知网AIGC检测、iThenticate三接口，学生上传后先拿到官方级报告，再一键启动“降重引擎”，改写完成后再用同一接口复检，确保同一标准下数值真实下降。其次，平台把学科细分到128个专业，法学、医学、计算机各自调用不同的术语库，避免把“侵权责任”改写成“违法赔钱”这类外行表述。最后，全程加密传输，48小时自动销毁，降低论文泄露焦虑。对需要在24小时内提交定稿的研究生而言，查就降把“检测—降重—再检测”压缩到30分钟，且支持段落级微调，比自行盲改高效得多。

选择查就降，本质上是把“AI对抗AI”变成标准化服务：用检测接口摸清敌人火力，再用针对性改写模块精准拆弹，最终把AIGC概率压到期刊安全线以下，同时保留人类写作的瑕疵与细节，让论文既过机检也过人审。论文ai降重指令查就降