ai生成内容检测识此外技术方式或者论文，有人知道吗？或者相关技术专业术语的关键词?

qb充值平台 · 发表于 13 小时前

有没有一些做ai生成内容检测识此外方式或者论文介绍，或者相关技术专业术语的关键词，谢谢

﹎中國製造﹎ · 发表于 13 小时前

生成式人工智能（Generative AI）中的25个关键术语，帮助读者理解这些术语的定义、实际应用和相关资源。可以参考这篇文章：https://ai.plainenglish.io/top-25-generative-ai-terminologies-you-must-know-6a3bb0300988
这篇文章详细介绍了25个生成式AI的关键术语，涵盖从基础概念到实际应用。文章不仅提供了清晰的定义和实例，还提供了丰富的学习资源，帮助读者深入理解这些概念。文章的创新性在于它以简洁易懂的方式介绍了一些复杂的AI概念，实用性非常高，适用于初学者和专业人士。此外，文章通过列举实际应用，展现了这些术语在真实世界的使用场景，这使得读者可以更好地理解和应用这些概念。值得关注的要点包括生成模型、Transformer、GAN等核心概念，这些都是理解和应用生成式AI技术的基础。

文章全文解读

这篇文章详细列举了25个生成式AI的重要术语。首先，文章介绍了生成模型，这是一种能够根据学习到的模式生成新数据点的AI模型，例如GPT就能生成类似人类的文本。接着是Transformer，这是一种使用自注意力机制处理和生成序列的神经网络架构，比如BERT就是用于问答和文本分类的Transformer模型。
然后，文章讲解了潜在空间，这是一个多维空间，生成模型在其中映射数据，以便学习和生成变化。比如，在图像生成中，相似的图像在潜在空间中距离很近。GAN（生成对抗网络）则是另一种AI，它通过两个神经网络（生成器和判别器）之间的对抗来创建逼真的数据。例如，GAN能生成看起来真实的但并不属于真实人物的面孔。
接下来介绍了自动编码器，它是一种学习压缩和重构数据的神经网络，常用于降维和去噪。比如，自动编码器可以用于从受损图像中去除噪音。扩散模型（Diffusion Models）则是一种通过学习反转噪音添加过程来生成详细且连贯数据的模型。比如，DALL-E 2就用扩散模型从随机噪音生成高质量的图像。
然后是提示工程，这是一种通过精心设计输入提示来优化模型输出的过程。比如，修改GPT-4的输入提示，可以生成更简洁的摘要。零样本学习（Zero-Shot Learning）则是模型执行未被明确训练任务的能力，通过利用其他任务的知识来实现。比如，GPT-3可以执行翻译任务，而无需专门在翻译数据集上训练。
少样本学习（Few-Shot Learning）是指模型仅需要少量样本就能学习任务，从而减少对大量训练数据的需求。比如，GPT-3可以通过少量输入样本来调整到特定的写作风格。强化学习（Reinforcement Learning）则是一种学习范式，AI代理通过与环境的互动来最大化累计奖励，比如AlphaGo通过与自己对弈数百万次来掌握围棋。
变分自动编码器（VAE）是一种引入随机性的自动编码器，用于生成新数据。比如，VAE可以用于生成新面孔，并在不同面部特征之间平滑过渡。自监督学习（Self-Supervised Learning）是一种让模型从数据中自动生成标签的技术，以减少对标注数据的依赖。比如，BERT通过在句子中屏蔽单词并预测它们来进行自监督学习。
分词（Tokenization）是将文本分割成较小单元的过程，以便模型更好地处理。比如，文本输入被分词成单词后，再输入GPT-4进行处理。束搜索（Beam Search）是一种扩展多个潜在词序列的搜索算法，用于生成最有可能的序列。比如，在机器翻译中，束搜索用于生成连贯的文本输出。
迁移学习（Transfer Learning）是使用预训练模型在一项任务上，然后调整它用于另一项任务的过程，通常需要更少的数据。比如，将BERT在一般语言任务上预训练后，再用于情感分析任务。语言模型（Language Model）是一种预测自然语言中单词序列概率的模型，帮助生成或理解文本。比如，GPT-4能生成适用于广泛应用的连贯文本。
AI中的偏见（Bias in AI）是指AI系统产生的结果倾向于或歧视某些群体的现象，由于训练数据或算法的偏差。比如，基于有偏见的历史数据训练的AI招聘系统可能带有性别偏见。GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种大规模语言模型，基于预训练和大量文本语料库的微调生成类似人类的文本。比如，GPT-4可以生成论文、故事和详细的用户查询响应。
困惑度（Perplexity）是一种衡量语言模型预测给定词序列能力的指标，困惑度越低，性能越好。比如，比较GPT-3和GPT-4的困惑度来评估它们的文本生成质量。自然语言处理（NLP）是一个AI领域，专注于计算机和人类通过自然语言交互，涵盖翻译和情感分析等任务。比如，NLP模型用于处理客户评论的情感分析。
神经网络（Neural Network）是一种受人类大脑神经元网络启发的计算系统，由用于图像识别和语言处理等任务的层叠互连节点组成。比如，卷积神经网络（CNN）用于识别图像中的对象。训练数据是用于训练AI模型的数据，通过让模型从示例中学习，提高其识别模式和预测的能力。比如，大型图像数据集ImageNet用于训练AI模型进行图像分类任务。
注意力机制（Attention Mechanism）是神经网络中的一种方法，帮助模型专注于输入序列的最相关部分，提高机器翻译和文本生成等任务的性能。比如，注意力机制允许模型在翻译语言时关注句子中的重要单词。一个epoch是指在训练机器学习模型时，一次完整通过整个训练数据集的过程。比如，训练神经网络10个epoch以确保它能充分学习，而不至于过拟合。
多模态AI（Multimodal AI）是一种能够同时处理和生成多种模态（如文本、图像和音频）数据的AI。比如，CLIP处理图像和文本生成图像的标题。通过掌握这些术语，读者可以更好地理解生成式AI技术及其应用。

么的蘑菇 · 发表于 13 小时前

Use AI to Detect AI-Generated Text (3)

特别鸣谢（Special thanks）：在读论文的过程中，有几小点疑惑，所以当时请教了论文作者。非常非常感谢作者耐心又细致的答疑解惑，受益匪浅。While reading the paper, we had a few small questions, therefore we consulted the author. We are extremely grateful for the author&#39;s patient and detailed explanations, which were very enlightening.

如果需要这一系列或者其他文章的PPT可编辑源文件（免费），私信发送“获取”即可。To request the editable Slides (free) of this or other articles, send a private message with &#34;Slides&#34;.

本文微信公众号版本：

用AI察觉AI生成的文本（3）验证检测能力的不同场景目录(Table of Contents)：

导语 Introduction
验证检测能力的不同场景（Testbed1~2）
验证检测能力的不同场景（Testbed3~4） (←)

<hr/>验证检测能力的不同场景（Testbed3~4）

在前文中我们提到了，为了试一试Detector检测AI生成文本的能力有多强，会为它准备不同难度的试炼关卡。这样的关卡一共有8个。
In the previous article, we mentioned that to test how well a detector can identify AI-generated text, it will be challenged with different difficulty levels. There are a total of eight such trial levels.
同时，我们也已经介绍了前2个比较容易的关卡，即Detector比较容易应对的场景（testbed1~2）。如果你已经忘了是什么场景，可以根据下面这两张图或者阅读前文再复习一下。
Meanwhile, we have also introduced the first two easier levels, which are scenarios that the Detector can handle more easily (testbed1~2). If you have forgotten what these scenarios are, you can refer to the two images below or read the previous post to review.

在这一篇中，我们会再介绍2个关卡，它们的难度也会越来越高喔！
In this article, we will introduce two more levels, and they will become increasingly challenging!
Testbed 3

Seen: Domain1, Model1~7
在训练时，Detector已经熟悉（Seen）了属于Domain1的文本，也熟悉了由Model1~7生成的属于Domain1的文本。
During training, the Detector has already become familiar with texts from Domain1, as well as texts generated by Model1 to Model7 that belong to Domain1.
Unseen: /
在测试时，Detector要面临的挑战也是要识别属于Domain1的文本（其中AI生成的文本是由Model1~7生成的）。听起来是不是觉得这个关卡还不是很难？
During testing, the Detector’s challenge is also to identify texts from Domain1 (with AI-generated texts produced by Model1 to Model7). Doesn’t this level sound not too difficult?

Score:
为了能够更好的评价Detector在这种情景下的表现得分，我们当然要充分利用手中的数据。所以，要把每种可能的Domain都使用类似上述的实验设置（包括训练和测试阶段）跑一遍，从而可以得到10个得分（因为在数据集中，我们一共准备了10个Domain的数据）。最终，取平均分就是Detector在这道关卡下的最终得分了。
To better evaluate the Detector’s performance in this scenario, we need to make full use of the data at hand. Therefore, we should run the experiment setup (including both training and testing phases) for each possible Domain. This way, we can obtain 10 scores (since we have data for 10 Domains in the dataset). Finally, the average score will be the Detector’s final score for this level.
Testbed 4

Seen: Domain1~10, Model1~7
在训练时，Detector已经熟悉（Seen）了属于Domain1~10的文本，也熟悉了由Model1~7生成的属于Domain1~10的文本。
During training, the Detector has already become familiar with texts from Domain1 to Domain10, as well as texts generated by Model1 to Model7 that belong to Domain1 to Domain10.
Unseen: /
在测试时，Detector要面临的挑战也是要识别属于Domain1~10的文本（其中AI生成的文本是由Model1~7生成的）。
During testing, the Detector&#39;s challenge is also to identify texts from Domain1 to Domain10 (with AI-generated texts produced by Model1 to Model7).
Score:
这1个Detector在测试集上的分数就是它在这种情况下的最终得分。如果你不明白为什么这里只需要1个Detector，说明还没有很好的理解前3关的设定，强烈建议再看一下testbed1~3部分的解释。
The score of this Detector on the test set is its final score in this scenario. If you don&#39;t understand why only one Detector is needed here, it means you haven&#39;t fully grasped the setup of the first three scenarios. It&#39;s highly recommended to review the explanations in testbed1~3 sections.
总之，在这道关卡中，Detector学习了更多的内容（看过了更多的Domain的文本，也看过了更多的模型生成的文本），在测试时Detector面临的挑战也跟着丰富多样了。
In this scenario, the Detector has learned more (having seen texts from various domains and AI-generated texts from more models). Consequently, the challenges it faces during testing have also become more diverse.
小小的总结 Summary

通过关卡1~4，你应该也已经看出来了，尽管每一关的难度是逐渐变高的，但我们似乎并没有设置太高难度的关卡。为什么这么说呢？
Having gone through testbeds 1 to 4, you might have noticed that although each testbed gets progressively harder, we haven&#39;t really set any extremely difficult testbeds.

因为在测试Detector时，我们给它出的测试数据都是似曾相识的（来自相同的Domain，AI生成的文本来自相同的Model），所以Detector可能会觉得很得心应手。这种关卡的设定称作“In Distribution Settings”。
When testing the Detector, we provide it with familiar test data (from the same domains, with AI-generated text from the same models), which makes the Detector feel quite at ease. This type of scenario is called &#34;In Distribution Settings.&#34;
我相信你一定不会满足于这么轻易的就让Detector通关，在后面我们会介绍更难的关卡，即“Out-of-Distribution Settings”。
I believe you won&#39;t be satisfied with letting the Detector pass so easily. Later, we will introduce more challenging scenarios, known as &#34;Out-of-Distribution Settings.&#34;
(未完待续, To be continued)

小提醒：在公众号菜单模式，选择“所有文章”可以查看最新的所有文章列表，选择“版权声明”查看如何在其他场合使用此文章的内容。If you like the slides for this series or any other articles, please follow my wechat publich account and leave me message &#34;Slides&#34;. I understand you may not have a wechat account. Leaving messages via Github also works. To check the completed list of all the published articles (In English), please visit https://createmomo.github.io/

美丽的小奥哥 · 发表于 13 小时前

随着生成式人工智能（Generative AI）技术的快速发展，AI生成的内容（如文本、图像、音频、视频等）在各个领域的应用越来越广泛。然而，这也引发了对AI生成内容真实性和伦理的广泛关注。为了应对由此产生的挑战，研究人员和工程师们提出了多种技术方法来检测和识别AI生成的内容。本文将探讨主要的AI生成内容检测方法及其最新研究进展。

一、AI生成内容检测的主要技术方法
1. 监督学习方法
监督学习是检测AI生成内容的常见方法之一。在这种方法中，研究人员使用大量已标注的数据集，训练机器学习模型区分人类创作的内容和AI生成的内容。常见的监督学习模型包括基于深度学习的神经网络，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及更复杂的架构如BERT和Transformer。
挑战：监督学习模型依赖于大量且多样化的数据集，如果训练数据不足或偏向某一特定生成模型，检测模型可能无法有效识别由不同AI模型生成的内容。此外，生成内容的快速迭代也可能导致模型的识别准确性下降。
2. 基于风格和特征的检测
此类方法通过分析内容的风格、语法结构、句法模式等特征来检测AI生成的内容。例如，AI生成的文本可能在词汇选择、句子结构、语言风格上与人类创作存在差异。特征工程可以提取这些差异，并训练分类器来识别生成内容。
挑战：随着AI模型变得更加先进，生成内容的风格和结构与人类内容之间的差异逐渐缩小，使得基于特征的检测方法面临更大的挑战。此外，特征工程的效果高度依赖于特征选择的质量和数量。
3. 水印和标记
水印技术是一种在生成内容中嵌入隐性标记的方法，以便在后续检测时识别这些内容是否由特定的AI模型生成。生成内容时，AI模型会在输出中插入特定的模式或符号，这些水印不会影响内容的质量，但可以在检测时通过特定算法识别。
挑战：水印技术需要生成模型的广泛合作与一致性才能有效执行。此外，水印可能会被后续处理或修改内容的操作（如压缩、裁剪）所破坏，从而影响检测的准确性。

4. 对抗性检测
对抗性检测方法专门设计用于应对经过对抗性攻击的生成内容。对抗性攻击指的是通过微调或修改AI生成的内容，使得检测模型难以识别这些内容为AI生成。研究人员正在开发更为鲁棒的检测方法，以识别经过伪装或攻击的生成内容。
挑战：对抗性检测需要不断更新和优化，以应对新兴的攻击手段。对抗性生成和检测之间的“军备竞赛”意味着这种检测方法需要持续的研究投入。
5. 基于语义一致性的检测
该方法通过检查生成内容的语义一致性来进行检测。例如，文本生成模型可能在生成长段文本时出现语义不一致或上下文矛盾的情况。通过自然语言处理（NLP）技术，检测模型可以分析文本的逻辑和语义一致性，从而判断内容是否为AI生成。
挑战：语义一致性检测依赖于高效的NLP模型，这些模型在理解复杂文本时可能会有局限性。此外，生成模型的改进可能会减少这些语义错误，使检测更加困难。
二、最新研究进展与论文
近年来，关于AI生成内容检测的研究不断涌现，以下是几项值得关注的最新研究进展：
1. 《DetectGPT: Zero-Shot Machine-Generated Text Detection Using Probability Curvature》（2023）
这篇论文提出了一种名为DetectGPT的新方法，使用概率曲率来检测AI生成的文本。该方法不依赖于生成模型的训练数据，而是通过分析生成文本的概率分布曲率，识别生成内容。这种“零样本”检测方法能够更好地应对生成模型的多样性，且具有较强的通用性。
2. 《Adversarial Robustness of Neural-Text Detectors》（2023）
该研究探讨了当前神经网络文本检测器在对抗性攻击下的鲁棒性。研究结果显示，许多检测器在面对经过微调和修改的生成文本时，检测准确率显著下降。作者提出了几种提升检测鲁棒性的方法，如使用对抗性训练和提升特征提取能力。
3. 《Watermarking Neural Networks Using Externally Generated Features》（2024）
在这篇论文中，研究人员提出了一种使用外部生成特征对神经网络进行水印标记的新方法。通过这种方法，生成的内容可以被嵌入特定的标记，并在后续的检测中被轻松识别。该方法的创新之处在于其不依赖于生成模型的架构，因此可以广泛应用于不同类型的生成网络。
4. 《Large Language Models Can Be Detectors Too: Detecting Machine-Generated Texts via Perplexity Difference with Bloom》（2024）
这篇研究提出了利用大语言模型本身作为检测器的方法。研究人员发现，通过计算文本的困惑度（perplexity），可以有效区分人类写作和机器生成的文本。该方法特别适用于检测由大型预训练模型（如GPT-4、Bloom等）生成的文本，且无需额外的训练数据。
随着生成式AI的快速发展，检测AI生成内容的需求变得日益迫切。现有的检测方法各有优劣，但都面临着不断升级的生成模型带来的挑战。未来的研究方向可能包括开发更鲁棒的检测模型、引入跨领域的数据融合技术，以及进一步探索水印和标记等主动防御措施。AI生成内容检测是一个动态且具有挑战性的研究领域，随着技术的进步，研究人员将不断提出新的方法来应对生成内容的多样性和复杂性。

在AI来临的时代，不能被时代抛弃，那必须要去了解AI、学些AI，应用AI，并且能够证明自己有这个能力，目前国内首个，也是唯一一个部委级AIGC认证也随着国家AI战略应用而生，由工信部直属事业单位——工业文化发展中心——颁发的AIGC（可译为：AI生成内容）岗位技能证书。更确切地说，它是一个岗位能力适应评测证书，而且是全国通用的。
参加培训的学员将会在工业和信息化部的工业文化发展中心（即：ICDC）建设的专属网站上进行在线的报名、培训和考试。如果有兴趣可以去看看另外一篇文章。
AIGC导师：工信部ICDC的AIGC技能证书简介
尚工评测-工业强国建设素质素养提升“尚工”行动测评

q6248700209 · 发表于 13 小时前

AI生成内容检测识别的技术，通常被称为“生成对抗网络”(GAN)的检测或“深度伪造”(Deepfake)的检测。这些技术旨在识别和区分由AI生成的内容与真实内容。以下是一些相关的技术方法和论文，以及一些可能的专业术语关键词：
1. 技术方法:
- 特征提取：从数据中提取关键特征，用于区分真实与生成的内容。
- 模式识别：通过分析数据模式来识别AI生成的特征。
- 机器学习模型：使用分类器，如SVM、决策树、神经网络等，来识别AI生成的内容。
- 时间一致性分析：检查视频中的时间一致性，以识别可能的深度伪造内容。
- 图像质量评估：分析图像的噪声模式、分辨率等，以区分真实与生成的图像。

2. 相关论文:
- &#34;Detecting Generative Adversarial Network (GAN) Generated Images Using Inconsistent WordedImage Pairs&#34;：使用不一致的图文对来检测GAN生成的图像。
- &#34;GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training&#34;：通过对抗训练进行半监督异常检测。
- &#34;Deepfake Detection Using Recurrent Neural Networks&#34;：使用递归神经网络进行深度伪造检测。
3. 专业术语关键词:
- GAN（生成对抗网络）
- Deepfake（深度伪造）
- Machine Learning（机器学习）
- Feature Extraction（特征提取）
- Pattern Recognition（模式识别）
- Anomaly Detection（异常检测）
- Image Quality Assessment（图像质量评估）
这些技术和论文为AI生成内容检测识别领域提供了重要的研究基础和方法论。随着AI技术的不断发展，这一领域的研究也在不断进步，新的方法和工具不断涌现。

在AI生成内容检测识别的领域，除了上述提到的方法和论文，还有一些更深入的技术和研究方向：
1. 深度学习模型:
- 卷积神经网络(CNN)：特别适用于图像识别，可以用来检测图像中的异常模式。
- 循环神经网络(RNN)：适用于处理时间序列数据，如视频中的帧序列，用于检测时间上的不一致性。
- 自编码器(Autoencoders)：通过重构输入数据来检测异常，生成内容通常无法被完美重构。
2. 元数据分析和溯源技术:
- 数字水印：在内容生成时嵌入不可见的水印，用于后续的验证和追踪。
- 元数据分析：分析文件的元数据，如拍摄时间、地点、设备信息等，以识别不一致之处。
3. 跨模态分析:
- 音频-视频同步分析：检查视频中音频和视频的同步性，以识别可能的伪造内容。
- 文本-图像一致性：分析描述性文本与图像内容的一致性，用于检测图文配对中的异常。
4. 先进的技术趋势:
- 迁移学习：利用预训练的模型来提高检测性能，特别是在数据有限的情况下。
- 联邦学习：在保护用户隐私的同时，利用分布式数据训练检测模型。
- 生成模型的逆向工程：通过逆向工程生成模型，理解其生成机制，从而更好地检测其输出。
5. 法律和政策:
- 合规性检测：开发符合法律和道德标准的检测工具，以防止滥用AI生成技术。
- 隐私保护：确保检测过程中不侵犯个人隐私。
6. 社会影响和研究:
- 心理学研究：研究人们对AI生成内容的感知和反应，以改进检测技术。
- 伦理考量：探讨AI生成内容的伦理问题，如真实性、责任归属等。
这些技术和研究方向不仅涉及到计算机视觉和机器学习的技术层面，还包括了法律、伦理和社会学等多个领域的交叉研究。随着AI技术的不断进步和社会对AI生成内容关注度的提升，这一领域的研究将继续深化，为保护信息真实性和网络安全提供重要的技术支持。

yuren315 · 发表于 13 小时前

说起论文降重这事儿，是不是很多即将毕业的小伙伴们一听到就觉得头疼得要爆炸了？毕竟每次写论文，咱们都得引用大堆的名人名言、故事啥的，还得解释那些专有名词的定义，这样一来，论文的重复率自然高得吓人。更烦人的是，不管咱们怎么努力修改，那个让人崩溃的重复率总是降不下来，真是让人无语啊！

现在更糟了，知网还搞了个aigc查重，有些学校也紧跟着要求学生论文必须通过aigc检测，这简直是在给我们学生挖坑啊！

而且aigc检测和查重一样坑，很多时候咱们自己写的东西都会被无辜地标注成红色。现在要想降低aigc检测率，办法还真不多，最常见的就是把ai常说的“首先、其次、再次”这些词改成“一、二、三”，虽然这样让句子更接地气一些，但效率超低，效果也不见得有多好。最快捷的办法当然是用工具来修改了，下面我就跟大家分享一下怎么降低aigc检测率的小技巧吧！

1.AIGC降重

AIGC降重工具名称——passgps网站

操作方法很简单，大家跟着我的步骤来就可以了。

1.打开passgps官网，看到右上角的“登录“图标了吗？单击它，接着会弹出一个二维码小窗口，我们用手机微信扫描这个二维码后，就可以成功登录passgps官网了。

2.登录成功passgps官网后，我们可以在首页最上方找到一排论文功能明细栏，找到我们需要的”降低AIGC“功能按钮，单击进入降重页面。

在这个页面我们需要提交准备进行降重的论文文档。如果有小伙伴还是对这个网站的“降低AIGC”功能不太理解，这里就有专门的功能说明介绍，很明显，除了能够降低AIGC疑似率，这个功能还可以降低重复率，确实很不错，我们不用再另外找内容降重的工具了。

说回正题，这个页面主要是提交论文文档，有两种提交方式，“上传文档”和“复制粘贴”，选择“上传文档”的小伙伴也可以直接将论文文档拖拽到中间这个方框中，非常方便，论文提交成功后，点击下面的“提交降低AIGC”的蓝色按钮，系统开始运行降重指令。

3.论文提交后，我们可以单击“降重记录”按钮，在记录里查看具体的降重进度，

论文正在降重，大概等待5分钟左右，论文降重就结束了，

我们点击“下载报告”，查看论文的具体降重结果，

给大家看一下论文AIGC降重前后的对比：

修改后的论文内容基本没什么太大的逻辑问题，小伙伴们自己再全文检查一遍，做适当的调整后，可以查重看看重复率多少。
我用checkvip网站查重后，论文重复率为8.93%，这个结果很不错了，我在进行AIGC降重前重复率可是有20.6%呢！

2.论文降重查重工具
降重这事儿，真不是三言两语能解释明白的。今天正好有空，我就把我降重的那些小窍门，一股脑儿分享给大家吧，你们直接看这篇就行啦。先说结果哈：
我们学校要求用万方查重，我论文定稿的最终查重结果是：7.2%

checkvip论文定稿查重结果是：3.66%，只相差3%左右，很接近了！

终于搞定论文查重啦！真是松了一口气！
不过，我得提醒大家啊，选降重软件这事儿，我们还是有必要多花点心思的！

首先，那种纯改段落句子的软件就别选了，每次改都要钱，你一篇论文改来改去，钱包可就受不了啦！说白了，这种就是骗钱的伪原创工具，可能连最新的AI技术都没有呢。

其次，那种纯打广告的软件也别碰，它们就是想要你的数据。很多都是借着其他网站的名头做广告的，你搜A进去一看，却是B，这种直接PASS！

还有啊，没有查重功能的软件也别选。降重不就是为了查重嘛，一个连查重都做不好的平台，你还指望它给你降重？

所以总结一下，就是：选降重软件，一定要找有查重功能的网站，比如paperccb网站和checkvip网站这两个就不错。只有那种有论文数据分析和技术底蕴的平台，才能做好降重。就算用了AI技术，没有专业的论文检测经验也是白搭！

我给大家分享的这几个网站，都可以全文降重和AIGC降重，都是专业做论文查重多年的，口碑、评价都很不错，大家可以放心用！改完后再手动调整一下，降重速度超快！

最重要的是，我发现paperccb网站和checkvip网站这两个网站每天都能免费查重一次，学生党们还等什么，这不赶紧冲在最前面抓紧薅羊毛？

避免小伙伴们误入错误的网站！我把正确的网址信息放下面了哦！
paperccb网站：

checkvip网站：

两个网站提供的套餐价格真的是挺划算的，像我这样的穷学生也觉得挺合适的。最重要的是，它还包括了chatgpt的改写功能，真是太棒了！
先说下paperccb网站的套餐，是真实惠！我初稿查重的时候就买了一个套餐，里面查重和降重是都包含在一起的。

它家的查重步骤也很简单，我给大家示范一遍：
我们来到paperccb官网首页，可以看到这样一个界面，页面很简洁，相关的论文功能一目了然。
我们找到“论文查重”功能，有两种方式，一种是在左边的功能列表里找到“论文查重”按钮，单击其下拉列表里的“提交查重”，还有一种方式则是直接在正中间找到“论文查重”的功能图标，更省事。

进入查重页面，系统提供有三种版本供我们查重选择，免费版，专业版和定稿版。我买了套餐，一般选择的是“专业版”查重，小伙伴们也别急，可以先用“免费版”查重试试看结果如何，免费版每天限制免费查重一次哦。

来到查重提交页面，这里“标题”和“作者”两栏不是必填项，不需要填写，小伙伴们直接略过就可以了。直接进行提交论文操作，也是两种提交方式选择“上传文件”和“复制粘贴”，论文提交成功后，就可以点击最下面的“提交检测”按钮，等待最终的查重结果了。

报告出来的很快，不到10分钟吧，这是我一开始论文初稿的查重率，还是蛮高的，38.27%。

我们可以点击右边的“下载报告”，查看具体的查重结果，里面相似度高的内容，都用红底颜色标注出来了，方便我们一一对应修改内容。

我试过了checkvip网站的知网降重功能，结果发现这个降重过程其实就是将高重复率的句子进行改造。它通过同义词替换、句子结构的重新组合，或者换一种说法来实现降重目标。

说起来，这种方法和我们手动改重还挺像的，不过有了AI智能降重算法的帮忙，改起来就轻松多了，最大效率的解放了我们的双手。

如果要进行全文降重，我会直接用刚开始提到的passgps网站的“降低AIGC”功能，它下载的报告出来还能保留原有的word格式，非常方便。而局部段落降重，我就会用checkvip网站的知网降重功能来进行改写。

打开checkvip网站，同样是使用手机扫描二维码登录网站，来到官网首页，找到“强力降重”功能图标，还没wang会有一个下拉列表，看到里面的“知网降重”了吗，点它！

进入降重页面后，可以看到这样一个样式的页面，左边部分是用来复制粘贴我们论文高重复率的内容，接着在上面的几种降重方式中选择一种来对论文内容进行修改，我选择“续写”方式，单击一下，右边就会实时生成“续写”后的论文内容，这不比我们自己一个字一个字挤要快的多吗！

说真的，chatgpt真的超级聪明！它改写的句子不仅很少有错别字或者标点符号不对的地方，读起来也特别流畅，意思也差不多。非常合我心意！

对了，这里不管是“改写”还是“续写”，小伙伴们如果觉得修改后的内容你不满意，再点击重新生成就可以了。

论文提交之前我不放心再次查重，我用checkvip的定稿版查重，结果是3.66%，万方的查重结果是7.2%。说实话，这个结果我很满意了。

3.论文降重自救方法

深入理解并重新表述：阅读并理解你的论文内容，然后尝试用你自己的话重新表述。这种方法不仅可以避免直接的抄袭，还可以帮助你更深入地理解你的研究内容。
同义词替换：查找并替换论文中的常用词汇和短语，使用同义词或近义词可以使你的句子更加多样化，从而降低重复率。
改变句式结构：通过改变句子的结构，例如将主动句变为被动句，或将长句拆分为短句，都可以有效地降低论文的重复率。
删除不必要的部分：仔细审查你的论文，删除那些重复、冗余或者对论文主题贡献不大的部分。这不仅可以降低重复率，还可以使你的论文更加精炼。
重新组织段落：重新安排论文的段落顺序，或者将某些段落的内容进行整合或拆分，这样可以使你的论文结构更加合理，同时也有助于降低重复率。

分享完毕，最后预祝大家顺利提交论文到学校系统！顺利毕业！

作者：纵是南柯一梦
来源：知乎
转载链接：https://www.zhihu.com/question/641945844/answer/3480232006

		自动登录	找回密码
密码			立即注册

ai生成内容检测识此外技术方式或者论文，有人知道吗？或者相关技术专业术语的关键词?

本帖子中包含更多资源

本帖子中包含更多资源

本帖子中包含更多资源

本帖子中包含更多资源

本帖子中包含更多资源