AI论文检测不过关怎么办?试试这10个降AIGC痕迹的工具

当今的数字化时代,AI在各个领域的应用越来越广泛,尤其是在文本生成领域,因此,如何确保自己的创作能够通过AI检测也成为AI使用过程中的一个重要问题。

不过不用担心,我特别整理了10款实用的工具网站,它们可以帮助优化文本,降低AI检测率,提升内容的原创性和独特性。不管是学生还是内容创作者,这些工具都能助你一臂之力!

1、Scholingo降AI

地址: https://www.scholingo.cn/?source=csdn

Scholingo不仅一键生成论文功能目前也推出了【降AI】的功能,能强力降低论文AIGC痕迹,能通过知网万方格子达权威检测网站只需要上传论文/文字材料,就可以即刻降低AIGC写作痕迹。

使用过Scholingo强力降AIGC的都知道它有多厉害,大家可以看下使用前后知网AIGC检测结果对比,效果真的杠杠的!

 

2.火龙果写作

火龙果写作的【移除AI痕迹】是专门设计用来降低AI生成内容中AI痕迹。通过改变文章的用词和整体风格,从而减少AI生成内容的可识别度,提高文章的原创性,可以确保内容能够通过各类查重系统的检测,达到安全标准。

3.小微智能写作

通过专业的大模型生成,围绕标题产生的内容可以保证语句通顺、上下文衔接自然、逻辑连贯等。支持论文检测报告/论文原文上传,论文检测报告平台包括知网、PaperPass、paperyy等,降AI率高达55%。

4.PaperPass

Paperpass降AIGC系统,基于集成判别器和PPL的综合AIGC文本识别算法,准确度和误判率均处于业界优秀水平。支持上传的AIGC检测报告平台包括知网、万方、维普等主流平台,选择相对会广泛很多哦。而且也可以直接在Paperpass网站中检测AIGC,十分方便。

5.Paperyy

上传[AIGC检测报告]或[论文原文],支持检测报告平台包括知网、PaperPass、Paperyy等,上传后系统会对[重复率]+[AI疑似率]进行双降重,获降重后全文必过AIGC检测。

6.茅茅虫论文写作

采用多年AI研究经验打造的MMC-去AI痕迹模型,精准识别并处理论文中的AI生成内容,有效降低AIGC占比。上传文档后,系统会自动标注并优化相关段落,同时保持原文字数。

7.PaperPro

PaperPro不仅可以降低AIGC疑似率,还可以降低重复率。目前是仅支持中文内容哦,另外,相比起前面介绍的网站,PaperPro暂时没有支持AIGC检测报告上传的。

8.查查呗

查查呗同样可以降低AIGC疑似率和文章重复率。这里注意下哦,如果是知网、万方、维普等主流高校定稿系统降重,就不能简单用查查呗的【降低AIGC】功能啦,需要使用【强力降重】。

9.CheckVIP

CheckVIP和查查呗功能很类似,同样是上传文档/复制粘贴文字,即可降低AIGC疑似率。若使用的是主流高校定稿系统降重,也是需要选择checkvip中的【强力降重】功能。

10.PASSGPS

PASSGPS操作简便,只需要上传文件就可轻松降低AIGC疑似率。同时,它还提供了查降一体化功能,让毕业生在降低AIGC和论文重复率时能更加高效。另外,网站每日为毕业生提供一次免费的查重机会哦。

今天介绍了10个工具,相信大家已经收获满满,赶紧去试试吧!别忘了点个赞再走哦!

### 免费AIGC工具概述 对于希望利用人工智能生成内容(AIGC)但预算有限的开发者和创作者来说,市场上确实存在一些免费的选择。这些工具不仅能够帮助个人快速创建高质量的内容,还能通过简化工作流程提高效率。 #### 文本生成类工具 - **ChatGPT API**:尽管完整的API访问可能需要付费订阅,但对于学术研究和个人项目而言,官方提供了有限度的免费试用版本[^1]。这使得用户能够在一定范围内探索自然语言处理的能力。 - **Hugging Face Transformers**:作为开源社区的一员,Hugging Face提供了一系列预训练模型供公众下载并使用。其中包含了多种适用于不同场景下的文本生成功能,比如文章摘要、对话模拟等,并且完全免费[^2]。 #### 图像生成类工具 - **DALL-E Mini**:基于OpenAI著名的图像合成算法——DALL·E改进而来的一个轻量级实现方案。它允许任何人输入简单的描述语句来获得对应的图片作品,整个过程无需任何费用支出[^3]。 - **Stable Diffusion WebUI**:这是一个由爱好者维护的Web应用程序接口,集成了多个流行的扩散模型用于艺术风格迁移以及照片编辑任务当中。虽然部分高级特性可能会涉及到额外成本,但是基础功能始终保持开放获取状态。 ```python from transformers import pipeline text_generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') result = text_generator("Once upon a time", max_length=50) print(result) ```
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