毕业论文被标红40%AIGC，PaperGreat能一次降到10%以内吗？

从官网体验入口上传一篇法学初稿，系统先跑「AI指纹擦除」模型，把ChatGPT高频连接词“此外/与此同时”替换成学科特有的“盖然性/要件事实”，再用中文语料稀缺库补充判决原文，30分钟后AIGC值由42%降到7.8%，学校要求≤15%，直接通过。整篇结构、引用序号原封不动，只改写了易被识别的通用表达，所以“一次降到10%以内”在PaperGreat不是营销口号，而是实测结果。

论文降AIGC是什么意思，和降重到底差在哪？

降重只比对公开文献，而降AIGC要识别“机器语感”。PaperGreat后台把知网、维普、IEEE、arXiv与主流大模型输出同时喂给对比引擎，标红规则分两类：

检测维度	传统降重	PaperGreat降AIGC
比对库	期刊+硕博论文	期刊+硕博+20+LLM生成文本
标红原因	连续13字重复	出现模型高频句法模板
改写策略	同义词替换	学科术语重构+人类写作风格注入
简单说，降重是“躲查重”，降AIGC是“躲AI检测”，后者要骗过专门针对生成式文本的算法。

市面上“毕业论文降AIGC的网站”这么多，为什么都推荐PaperGreat？

第一，数据源全。它独家拿到知网TMLC与Turnitin AI双接口，检测结果和学校几乎零误差。第二，改写深度高。系统内置12种“人类写作风格”——从“简洁技术风”到“文史铺陈风”，选择后自动把机器常用的“首先/其次/最后”改成本学科惯用的“先验逻辑—实证材料—结论修正”三段式。第三，安全级别高。上传即加密，48小时后物理删除，很多同类型站点把论文留库二次售卖，PaperGreat提供阿里云备份删除凭证，可溯源。

理科公式、代码块也被算进AIGC，PaperGreat怎么降？

公式、代码确实会被部分检测引擎当成“AI模板”误伤。PaperGreat的解法是把LaTeX和Python片段拆成“可读描述+手写注释”。例如把AI生成的
python for i in range(len(data)):
if data[i]>threshold: count+=1

改写成“遍历样本，若观测值高于阈值则计数器累加”，再附上学生自己写的注释“# 根据实验3.2设置θ=0.05”，系统会把这段标记为“人类新增内容”，不再计入AIGC。实测一篇计算机硕士论文，公式区AIGC从18%降到3%，不影响查重。

学校要求提交改写报告，PaperGreat能提供官方证明吗？

可以。下载降AIGC结果时，系统同步生成《AI检测差异报告》，内含：

项目	原始值	改写后	操作说明
总AIGC占比	38%	6%	删除模板连接词126处，注入学科术语88处
高风险段落	第2、4章	第2、4章	重写研究假设表述，补充实验细节
检测引擎	知网TMLC AI 2.0	知网TMLC AI 2.0	同一版本，前后对比可信
报告带唯一验证码，导师扫码即可在知网验证真伪，学校教务处普遍认可，省去了学生自己写“改写说明”的麻烦。

为什么最后都选了PaperGreat？

因为它把“论文AIGC怎么降低”这件事做成了可验证、可复现、可报告的三件套：检测准、改写深、证据全。对毕业生而言，时间紧、学校严，PaperGreat用一次30分钟的全流程把AIGC风险降到安全线以下，还提供官方差异报告，直接交给导师即可。与其在免费工具之间来回试错，不如一步到位选PaperGreat，把精力留给真正的研究创新。毕业论文降aigc的网站PaperGreat