亲测有效!论文AI率从50%降到10%的秘密:用这4个指令+3个技巧就够了

写完论文之后,最让人头疼、焦虑的问题是什么呢?毫无疑问,肯定是查论文的AI率啊!要是查出来AI率太高或者太低,不符合学校的要求,这就意味着你得一遍又一遍地去修改论文,不停地调整措辞,花费更多的时间和精力,简直太累人了!

其实,我早就想到了大家在写完论文之后,肯定会被AI率这个问题折磨,所以我提前就开始研究如何去解决这个难题,我亲自测试了各种各样的办法,最终得出了一些有效、实用的方法。

今天就来给大家分享一下,这些我亲测有效的降AI方法。

一、这些Deepseek指令真能救命

1、文本特征优化指令

非对称句法改造:分析AI对称句式,通过插入限定语、拆分并列结构、调整主从句顺序等方式,改造复合句,打破规律性句法模式,保持专业性,增加2 - 3处适度句法不完整。

学术词汇替换:识别通用学术词汇,从经典文献中筛选3个低频(近5年使用率低于15%)、不同学术流派的同义表达替换,保持术语准确。

2、论证逻辑重构指令

论证结构改变:在核心论证部分改为螺旋递进式结构,增加2个质疑节点,插入1处方法论反思,调整3处论据顺序,形成思辨特征论证轨迹。

批判性分析增强:在文献综述和讨论部分植入三级批判框架(研究设计、理论适用性、实践价值),每个层级包含1个案例参照。

3、学术语言深度调整指令

元语言策略优化:重构元学术表述,重要结论用主动语态+第一人称复数,方法描述用被动语态+方法论术语,文献评价用第三人称+批判性动词,三类表述按4:3:3比例分布。

4、个性化与规范平衡指令

学术植入指令:在方法论和讨论部分植入个性化学术特征,包括2处方法论说明、3个典型文献引用模式、1段研究局限辩证表述,特征分布符合本学科权威期刊个性/规范比(通常7:3)。

引用文献重构:调整文献引用结构,基础理论引用3篇近五年文献+2篇经典文献,方法论证引用1篇跨学科文献+2篇争议性文献,结果讨论引用1篇反向观点文献。

二、手动降AI率的3个狠招

1、打乱"AI经典三段论"

不要再用"首先-其次-最后"这样的结构了。不妨试着把结论段提前,在中间插入两个反向论证。就好比在讨论部分先说"虽然A理论对本结果是给予支持的,然而B研究曾经对此提出质疑...",这样一来机器就很难识别出这种固定的套路。

2、引入新的研究视角

我们还可以尝试从一个不太常见的角度对问题展开研究,像是跨学科的角度,或新兴理论的角度都可以。还需要与当下的社会热点或前沿技术相结合,为研究问题赋予一个新的背景,同时,也能保障论文的独特性和专业性。

3、使用专业AI工具

最后一个厉害的招数,就是使用我们的工具——笔灵降AI,它能够快速的降低文本中的AI痕迹,明显的把我们的AI率给降下来,并且还支持上传多种格式的文档,像常见的word、TXT的格式都没问题,也方便我们的操作,整个过程高效又流畅!!!

网站笔灵降AI:https://ibiling.cn/paper-pass?from=csdnjiangai

建议复制链接到电脑浏览器打开使用体验更佳!

再给大家看看我用笔灵AI降痕的段落,对比一下,看看有没有我说的那么好用

降痕前:

降痕后:

可以看出,运用笔灵AI降痕之后,我们的内容结构的更符合逻辑,文本也呈现出更自然的状态,不再像之前那般语气很生硬,更符合我们的相关要求。

【小结】

不论是我推荐的指令,亦或是我摸索出来的那些“狠招”,我们所有努力的最终目的都是一样的,尽我们所能去降低论文的AI率,让论文更加符合我们的规定。

我们希望每一位同学的论文都能顺利通过,也希望大家都能够顺利毕业!

如果还有其他好方法,欢迎在评论区交流分享~

### AI API 使用说明 AI是一种假设性的概念,可能指代某种人工智能复杂度或者成本的技术实现方式。然而,在当前已知的信息中,并未存在名为“AI”的官方API服务或文档[^1]。尽管如此,可以推您提到的“AI”可能是某些特定领域内的简化版模型或者是第三方开发者的自定义解决方案。 如果您的需求涉及通过API接口调用某个具体的人工智能功能(如文本生成、对话理解等),则可以根据现有公开标准设计请求逻辑并完成集成工作。以下是基于常规RESTful风格API的一般性操作指南以及示例代码: #### 请求结构 通常情况下,一个典型的API交互流程包括以下几个方面: - **URL**: 定义目标服务器地址。 - **Method**: HTTP方法 (GET, POST etc.)。 - **Headers**: 设置必要的头部信息比如认证令牌 (`Authorization`) 和内容类型(`Content-Type`)。 - **Body/Payload**: 提供给后端处理的数据体。 对于类似于描述中的`https://4147093qp2.imdo.co/zhxxapi?inp=`这样的链接形式,它采用的是查询字符串的方式传递输入参数 `inp` ,返回JSON对象作为响应结果[^4]。 #### Python 示例代码 下面展示了一个简单的Python脚本用于演示如何向指定网址发送POST请求获取相应输出: ```python import requests def call_jiangai_api(input_text): url = "https://example.com/api" # 替换为您要访问的实际url路径 payload = {"inp": input_text} headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8' } try: response = requests.post(url, data=payload, headers=headers) if response.status_code == 200: result = response.json() if not result["Error"]: return f'Input: {result["input"]}\nText: {result["text"]}' else: return f'An error occurred: {result["Error"]}' else: return f'Request failed with status code {response.status_code}.' except Exception as e: return str(e) if __name__ == "__main__": test_sentence = "这是一个试句子" output = call_jiangai_api(test_sentence) print(output) ``` 请注意上述代码仅为模板性质,实际应用时需依据真实环境调整配置项,例如替换掉占位符 `"https://example.com/api"` 成真实的API endpoint 地址。 --- ###
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