论文AI率的检测主要基于深度学习模型对文本特征的分析。系统通过比对海量语料库，识别文本中的 perplexity（困惑度）和 burstiness（突发性）等统计特征。若文本逻辑过于平滑、用词模式高度 predictable（可预测），则会被判定为高AI生成概率。针对这一机制，建议采取以下专业应对策略：

1. 利用AIGC率检测定位风险：首先使用平台提供的AIGC率检测功能，快速获取全文或段落的AI痕迹比例，精准锁定高风险区域。
2. 实施深度降AIGC处理：针对标红段落，使用“降AIGC率”功能进行深度改写。该功能支持单次≤2000字处理，可通过多次叠加操作，打破原有AI生成的语言惯性，保留学术逻辑的同时降低机器特征。
3. 结合人工润色优化：在自动降重后，利用“论文润色”模块对语法、逻辑及格式进行最终校对，确保文章符合学术规范且自然流畅。

关键注意点：

• 严禁直接复制未经处理的AI生成内容，务必经过“查就降”平台的去痕处理。
• 分段处理时需注意段落间的逻辑衔接，避免断章取义导致文意不通。
• 定稿前务必进行最终一轮全篇AIGC检测，确保整体比率符合学校要求。

常见错误及纠正：

• 错误一：仅做同义词替换。 原因：无法改变句式结构，仍易被识别。纠正：使用语序调换＋同义替换的双重保险功能。
• 错误二：忽略上下文逻辑。 原因：局部改写导致整体连贯性下降。纠正：依托AI分段降重功能，确保在保留学术逻辑的前提下智能改写。