两者并非同一概念。传统AI查重主要比对已有学术文献的文本重合比例，而AIGC检测核心在于通过语义模型与特征标记，甄别内容是否由人工智能生成。在PaperGreat平台中，建议按以下标准化流程规范处理：

1. 靶向诊断：优先调用AIGC率检测模块，对接官方接口快速输出全篇AI痕迹比例，精准锁定高风险段落。
2. 智能降改：启用AI分段降重功能确保核心学术逻辑不丢失，叠加语序调换与同义替换策略。注意单次提交上限为2000字，支持多轮次叠加操作以彻底降低AIGC率。
3. 终稿定稿：完成降AIGC流程后，接入论文润色服务进行语法纠错、逻辑梳理与格式排版的一站式精修。

关键注意点：

• 严守系统字数阈值：单次处理切勿超限，以防深度改写引擎因上下文过长出现语义偏移。
• 坚持阶梯式复测：每次降AIGC完成后务必重新检测，动态监控数值变化直至达标。

常见易犯错误：

• 将重复率与AIGC率混为一谈：二者底层算法完全独立，错误交叉引用会导致修改方向偏差。应严格区分并使用对应专项工具。
• 过度依赖人工生硬替换：极易破坏原文专业性。需严格依赖平台AI深度改写机制，保障学术表达的连贯与严谨。