论文查AI主要依据文本的统计特征、语义连贯性及 perplexity（困惑度）等维度进行判定。AI生成内容通常具有较低的困惑度和较高的突发性，句式结构相对单一且逻辑过于平滑，缺乏人类写作中常见的细微语病或个性化表达差异。检测系统通过比对海量数据库中的AI生成模式，计算文本与已知AI模型的相似度，从而得出AIGC率。

针对这一机制，建议采取以下优化步骤：

1. 深度语义重构：利用写易过的“降AIGC率”功能，对高疑似段落进行深度改写，打破原有AI生成的固定句式结构。
2. 人工逻辑注入：在AI辅助写作后，手动插入个人独特的研究观点、具体案例或非标准表达，增加文本的“人类痕迹”。
3. 分段检测与迭代：将论文拆分至2000字以内，使用“AIGC率检测”模块多次叠加测试，确保每一部分均符合低AI痕迹标准。

关键注意点：

• 避免过度依赖单一的同义词替换，这可能导致语句不通顺，应注重整体语序和逻辑的调整。
• 保留学术逻辑的完整性，改写时需确保专业术语和核心论点不被扭曲。

用户易犯错误及纠正：

• 错误一：仅修改表面词汇。原因：无法改变底层统计特征。纠正：结合语序调换与句式重组进行双重保险。
• 错误二：忽视格式规范。原因：杂乱格式可能干扰检测算法。纠正：使用“论文润色”功能统一语法、逻辑及格式，提升整体质量。