基于 700 万篇学术论文训练

学术论文
AIGC 检测与降 AI 平台

自研双模型架构——检测模型精准识别 AI 写作特征，改写模型去除 AI 痕迹并保持学术严谨。检测完全免费，支持中英文双语。

自研模型专注学术免费使用

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核心功能

覆盖论文写作全流程——检测、改写、生成，一站式解决

AIGC 智能检测

完全免费、无限次数。上传论文或粘贴文本，AI 逐句分析写作特征，支持段落与全文检测，生成详细 PDF 报告。

完全免费检测无任何次数限制
段落检测500 字即时返回
全文检测上传 Word 自动处理
逐段标注红绿高亮 + PDF 报告

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AI 痕迹改写

一键改写 AI 生成内容，基于纯学术语料训练，去除 AI 特征的同时保持原文语义与学术风格。

自研模型非 GPT 套壳
学术语料700 万篇论文训练
风格保留不改变论述逻辑
中英双语分别优化的模型

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AI 辅助写作

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Multi-Agent 协作架构，从选题到成稿一站式生成。支持期刊论文与毕业论文，结构完整、格式规范。

期刊论文符合投稿规范
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智能选题AI 生成研究方向
格式输出直接下载 Word

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一键降低论文 AI 率

改写前后效果对比——去除 AI 痕迹，保留学术原意

改写前AI 率 82%

随着人工智能与传感器技术的飞速发展，自动驾驶系统在高速公路巡航、城市辅助驾驶等标准场景下已展现出高度的成熟度。然而，当面对交通环境中的"长尾效应"时，现有系统往往表现出显著的脆弱性。长尾场景涵盖了极端天气、罕见交通事故及不可预测的行人违规行为等低频但高风险的工况。在这些复杂环境下，自动驾驶系统不仅面临感知层面的失效风险，更由于缺乏对环境逻辑的深度理解，难以做出安全可靠的决策。类比于高级持续性威胁（APT）在网络安全领域展现出的隐蔽性与复杂性，交通环境中的不确定性同样具有长期且难以预测的特征，对系统的预测与防御能力提出了极高要求 [1]。

改写后AI 率 11%

随着人工智能和传感器技术的飞速发展，目前自动驾驶系统在高速公路巡航、城市辅助驾驶等标准场景下已具备了一定的应用度。但是，当面对交通环境中的"长尾效应"时，现有系统的脆弱性显著。长尾场景包括极端天气、罕见交通事故、不可预测的行人违规等低频高危工况，在复杂的环境中，自动驾驶系统将面临感知上失效的风险，也会因为缺乏对环境逻辑的深刻理解而难以做出安全可靠的决定。正如APT在网络安全中表现出的隐蔽性和复杂性一样，交通环境中的不确定性也是长期难以预测的，也对系统的预测和防御能力提出了极高的要求[1]。

90%+单次改写通过率

100%多次改写通过率

0 偏差语义保持完整