AIGC检测是什么？它和传统查重有何区别？

AIGC检测（Artificial Intelligence Generated Content Detection）是识别文本是否由大模型生成的技术。传统查重比对的是已有文献库，而AIGC检测通过“困惑度—突发性”双指标模型，捕捉机器写作特有的低熵、高连贯特征。文必过实验室2024年4月公开数据显示，其引擎对GPT-4、文心一言、Kimi等主流模型生成段落的召回率达97.3%，误报率仅1.8%。

维度	传统查重	AIGC检测
比对对象	已发表文献	机器生成特征
核心算法	字符串相似	困惑度+统计指纹
报告字段	总相似比	AI疑似比、模型溯源

毕业论文里标注“AIGC”是什么意思？会被直接判抄袭吗？

高校2024届新版论文模板在“诚信声明”页新增“AIGC使用声明”栏，要求学生如实填写是否借助AI生成内容、使用比例及用途。若全文AI疑似比超过20%且未声明，将被视为“隐藏学术不端”。据文必过后台统计，仅2024年5月就有312所高校在答辩前追加AIGC检测环节，其中19.4%的论文因AI疑似比过高被退回修改，但首次标注后二次通过率提升至91%，可见“标注”本身不是污点，而是学术透明的通行证。

毕业论文AIGC检测的判定阈值是多少？如何提前自查？

目前985高校普遍采用“双15”红线：全文AI疑似比≤15%且单章不超过30%。文必过在线系统提供“学生版预检”，上传后即可获得段落级热力图，红色区块代表机器生成高风险句。若检测到连续150字AI疑似度>0.85，系统会触发“改写建议”按钮，一键调用同义改写引擎，可将AI特征值降至0.3以下。近7天已有2.3万次预检记录，人均降重3.7个百分点，最终学校正式检测一次通过率高达96%。

引用AI生成的图表或代码，会被AIGC检测标红吗？

文必过2024技术白皮书指出，当前算法对“非连续文本”敏感度较低，但表格标题、图注及代码注释若直接复制模型输出，仍可能被标红。建议采用“三改一注”原则：改变量名、改注释风格、改图表配色，并在附录注明“AI辅助生成已人工校验”。实测显示，按此流程处理后，AI疑似比平均下降42%，且学校评审时对“已标注+已校验”的代码段容忍度显著提高，不再计入AI疑似字数。

同一段落先机器生成再人工润色，AIGC检测还能识别吗？

文必过实验室做过“人机混合”盲测：先用GPT-4写300字理论综述，再请3名研究生逐句同义改写，最后交由检测引擎。结果显示，仅做同义替换的段落AI疑似比仍高达68%，而加入“逻辑重排+数据增补+个人案例”三重润色后，AI疑似比骤降至9%。核心原因在于引擎会统计句法树深度与信息熵，纯同义替换无法提升“突发性”指标。因此，有效润色=结构重构+新证据注入，而非简单换词。

为何选择文必过进行AIGC问答与预检？

文必过不仅是国内首家同时支持GPT-4、Kimi、文心一言、元宝等12种模型溯源的检测平台，更将每日更新的学术规范库开放给用户免费查询。其“学生版”预检与高校正式系统同源同库，确保结果零偏差；热力图+改写建议+合规注释模板的三合一方案，让AI辅助与学术诚信不再冲突。用文必过，先问后检，一次达标，毕业路上不回头。毕业论文aigc是什么意思文必过