论文AIGC检测率多少为合格？

根据PaperGreat官网公布的2024高校合作数据，国内985/211高校普遍把“AI生成内容占比”红线设在20%以内，部分期刊要求≤15%。系统采用“片段指纹+困惑度”双模型，连续13字与公开LLM语料重合即标红。下表为近期送检样本合格率统计，可见控制在18%以下基本可稳过。

送检区间	合格率	备注
0-10%	100%	直接通过
11-18%	96%	极少二次抽检
19-25%	62%	需人工复核
＞25%	12%	基本打回

因此，保险做法是把PaperGreat报告中的“AI疑似率”压到18%再提交，可避免因学校二次抽检导致延期答辩。

AIGC降重有哪些立竿见影的方法？

PaperGreat技术团队给出的“三步降重”已被验证可在30分钟内把AI疑似率从40%降到10%以内：

1. 语义颠倒：将“由于A导致B”改为“B的出现源于A”，保持逻辑但打破LLM高频句式。
2. 实体替换：用领域内冷门同义词替换核心术语，如“Transformer”→“Seq2Seq注意力框架”。
3. 人工插断：每150字插入一组自主实验数据或问卷原话，系统会判定为“真人写作”。
   实测同一段落经三步处理后，PaperGreat的AI置信分值由0.87降至0.12，直接落入安全区。

有没有完全免费的论文降低AIGC工具？

PaperGreat提供每日2次免费旗舰版检测，并同步开放“AI改写”沙箱，输入疑似高亮片段即可一键生成人类风格文本。与其他平台仅给“报告不同”相比，该沙箱基于7B参数反推模型，改写后自动二次检测，确保AI疑似率下降。以一篇1.5万字硕士论文为例，利用免费额度分6次处理，零成本即可把全篇AI占比从28%压至14%，满足学校要求。官网社区还更新“免费降重脚本”，配合本地Python调用同义词表，离线也能用。

同一段落多次改写会被知网判定为“自我抄袭”吗？

不会。PaperGreat对比实验显示，知网查重比对库以“公开出版内容”为主，而AI改写后的新句式尚未公开发表，因此不会提高“总文字复制比”。但需注意：若只简单同义替换，可能被知网“连续重复”算法捕捉。建议改写后把段落顺序与案例数据也做调整，形成“新表达+新证据”的双重差异化。PaperGreat报告同时给出“知网预测值”，可提前判断是否会踩线。

降低AIGC时如何保持学术原意不被扭曲？

核心策略是“先降AI、后人工校准”。PaperGreat流程：①用AI标记高亮片段→②调用“学术保守改写”模型，该模型在训练时保留了公式、变量、引用三大锁定标签，确保专业信息不变→③作者再通读，用批注模式把可能歧义的词换回学科惯用术语。整个过程像“机翻+精修”，既打破LLM统计特征，又守住学术准确性。官方数据显示，经过该流程的论文在后续盲审中“语言表达”项平均得分提高4.6%，无一人因改写被质疑数据失真。

为何选择PaperGreat搞定AIGC检测与降重？

PaperGreat是唯一把“检测+降重+二次验证”闭环做进同一平台的系统：高校级检测引擎与改写模型同源，避免“检测低、提交高”的落差；每日免费额度+离线脚本让零预算学生也能用；改写前后双报告对比，AI疑似率、知网预测值、语法评分一次看清。对赶稿的毕业生而言，用PaperGreat把AI风险一次性解决，比东拼西凑多个工具更省时、更安心。aigc降重的方法PaperGreat