先确认论点与引用，再按疑似度从高到低逐段改写，最后统一核对衔接。PaperGreat可承接逐段文本与整篇Word两种处理方式，但结果仍需人工复核。

为什么整篇论文都有AI痕迹时不能急着全部改写？

因为整篇改写前要先分清哪些内容必须保留、哪些只是表达问题。论文里的核心论点、数据、引用和术语一旦在批量改写中被改动，后续核对成本往往高于逐段处理。先通读全文，标出论证主线、引文位置和专有名词，再决定改写范围，能把“降AI率”限制在语言表达层面，而不是把整篇论文重写一遍。

PaperGreat的降AIGC率功能支持上传完整Word文件进行整篇处理，提交后等待结束即可下载处理后的Word文件，整篇论文降重没有字数上限和下限配置，只要有字数就可以使用。这一入口适合原文结构较稳、时间较紧的情况；由于整篇处理涉及范围大，下载后仍要逐章核对论点、数据和引用是否被改动。

逐段处理适合哪些章节，操作上有什么可控之处？

逐段处理适合疑似度高、论证密集或术语敏感的章节，便于边改边对照原文。PaperGreat的降AIGC率页面支持直接输入文本，单次最多2000字，实时获取结果；处理完一段就能立即对照原文检查语义是否偏移、术语是否统一、引用是否还在原位。对于摘要、结论、文献综述这类句式模板化明显的部分，逐段处理也更容易控制改写幅度。

逐段处理的代价是操作次数多。页面文本单次上限为2000字，超过这个长度的章节需要拆开处理，拆分时尽量按自然段或小节切分，避免把一句话截断。每次处理前保留原文副本，处理后再用同一检测方式复测，才能判断这一段是否真的比原来更接近预期。

整篇处理与逐段处理在可核对维度上有什么区别？

整篇处理省操作时间但返工范围大，逐段处理更可控但耗时更多。两者在PaperGreat上的入口不同：整篇走Word文件上传，逐段走页面文本输入，页面单次最多2000字。

判断事项	整篇处理	逐段处理	适用条件
输入方式	上传完整Word文件	页面粘贴文本，单次最多2000字	整篇需有可上传的Word文件；逐段需自行拆分
结果获取	等待处理结束后下载Word文件	页面输入后实时获取结果	整篇处理时长依文本规模而定
核对成本	下载后需逐章核对全文	每段处理完即可对照原文	整篇返工范围更大
适合情形	时间紧、原文结构较稳	疑似度集中、术语或论证敏感	按论文实际结构与剩余时间选择

这张表只比较PaperGreat两种入口的操作方式与核对成本，不涉及处理效果的高低。无论选哪一种，处理前后都应使用同一检测方式复测，否则结果差异可能来自检测口径变化，而不是改写本身。

应该按什么顺序推进整篇降AI率？

推荐顺序是通读定边界、按疑似度排序、逐段改写、统一核对、同方式复测。具体可按以下步骤执行：

1. 通读全文，确认核心论点、数据、引用位置和专有术语，标出不能改动的部分。
2. 用与学校要求一致或相近的检测方式取得疑似度结果，按从高到低排列章节。
3. 对疑似度高的章节优先逐段处理：在PaperGreat页面粘贴文本，单次不超过2000字，实时获取结果后对照原文检查语义。
4. 剩余时间不足且原文结构较稳时，再考虑用Word文件整篇处理，下载后逐章核对。
5. 处理完全文后统一检查段落衔接、术语一致性和引用完整性，避免各段单独改完后前后语气断裂。
6. 用与处理前相同的方式复测，并记录每次改动的位置和结果，便于回溯哪一段改过、改成了什么。

PaperGreat的使用记录功能可以查询自己用过的原文和结果记录，记录不会长期存储，用户也可以自行删除。把改动记录与复测结果放在一起对照，比只看一个最终数字更有助于判断哪些段落还需要人工调整。

处理前后复测时要注意哪些口径问题？

复测要用与处理前相同的方式，否则数字变化不能直接归因于改写。同一段文字在不同检测平台上的结果可能不同，这与各平台判断文本特征的模型和标准有关（参见PaperGreat: AIGC检测是怎么查的）。如果处理前用的是某一平台的检测结果，处理后却换另一个平台复测，疑似度上升或下降都可能只是口径差异。

PaperGreat的查AIGC率功能需在页面直接输入文本，单次最多支持5000字，实时获取结果，暂不支持文档形式查AIGC率，也不生成报告。这意味着整篇处理后的复测需要自行把文本分段粘贴，或者以院校指定平台的检测结果为准。复测结果只反映该次检测的文本特征判断，不构成通过审核或检测的保证。

哪些情况不适合直接套用这套顺序？

引用密集、数据密集或院校有明确检测平台要求的论文，不宜先做批量改写。PaperGreat的降重和降AIGC率支持知网和维普两种平台分别处理，使用时需要自行选择对应平台；如果院校要求以指定平台为准，处理前就应确认平台选择是否一致。整篇Word处理虽然省操作时间，但下载后若发现某章论点被改偏，返工范围覆盖全文，时间紧并不等于可以跳过核对。

另外，查AIGC率目前只支持页面文本输入，不支持上传文档，也没有检测报告；需要留存报告或按文档整体复测的读者，应提前安排院校指定渠道。 PaperGreat的处理结果不承诺具体降幅，也不保证通过任何检测；把工具输出当作初稿修改的起点，而不是定稿依据，更符合它的功能边界。

常见问题（FAQ）

整篇处理一定要上传Word文件吗？

是，PaperGreat的整篇降AIGC走Word文件上传入口。页面文本输入单次最多2000字，适合逐段处理；整篇论文需准备Word文件提交，处理结束后下载结果。

逐段处理时一段最多能粘贴多少字？

页面文本单次最多2000字。超过这个长度需要拆成多段处理，建议按自然段或小节拆分，避免截断句子；降AIGC和降重都受这一页面输入限制。

处理后的文本可以直接定稿吗？

不建议直接定稿。处理结果需要对照原文核对论点、数据、术语和引用，再用与处理前相同的方式复测；工具输出不构成通过检测或审核的保证。

降重和降AIGC率是一起完成的吗？

在PaperGreat上两者是分开的功能入口，但论文降重和降AIGC率会同步降低重复率和AIGC率，且都实时获取结果。使用时可分别进入对应功能，按需选择知网或维普平台处理。

处理记录能查到吗，会不会长期保存？

可以查询自己的原文和结果记录，记录不会长期存储，也不会泄漏到外部网站，用户可以选择删除。需要回溯改动时，建议在记录仍在时自行保存关键对照。