AI 生成内容多是 “纯文字论述”，缺乏个性化公式推导和代码细节；植入带专属实验参数、推导步骤的公式，加个性化注释、实验关联的代码，既能稀释 AI 生成比例（AIGC 率可降 15%-25%），又能提升论文严谨性，比纯改文字更高效。
AI 生成的公式多是通用形式（如 “R=U/I”），加你实验中的具体参数，瞬间变原创：
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AI 生成纯文字（AIGC 率高）：“通过欧姆定律计算电路电阻，得到电阻值后分析电路稳定性。”
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植入带参数公式（AIGC 率降）：“本实验采用欧姆定律计算串联电路电阻，结合实测电压 U=5.2V、电流 I=0.31A，代入公式（1）得电阻 R=16.77Ω，该值与理论计算值（17Ω）误差仅 1.3%，验证电路连接无误。
公式（1）：R=IU
式中：U为实验实测电压（单位：V），本实验取 5.2V；I为实验实测电流（单位：A），本实验取 0.31A；R为电路电阻（单位：Ω）。”
关键：标清 “参数来源（你的实验）”“单位”“误差分析”，AI 无法生成你的专属数据。
理工科论文的公式推导是原创核心，AI 很少能完整推导，补推导过程能大幅降 AIGC 率：
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AI 生成简略版（AIGC 率高）：“通过牛顿第二定律得出加速度与力的关系，用于分析物体运动状态。”
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补推导步骤（AIGC 率降）：“为分析滑块运动状态，基于牛顿第二定律（F=ma）推导加速度计算式：
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忽略空气阻力，滑块受力（为拉力，f为摩擦力）；
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代入牛顿第二定律得，整理得加速度公式（2）：
公式（2）：
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代入实验实测值、f=0.3N、m=0.5kg，得a=4.4m/s2，与传感器实测值（4.3m/s²）一致。”
关键：分步骤写推导逻辑，每步关联你的实验条件，AI 无法复现专属推导过程。
公式后加你实验的 “数据对比表”，让公式落地到你的研究，AI 无法生成匹配的实验数据：
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仅公式（AIGC 率仍高）：“用高斯分布公式（3）拟合实验数据：f(x)=2πσ1e−2σ2(x−μ)2”
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公式 + 数据验证（AIGC 率降）：“用高斯分布公式（3）拟合传感器采集的温度数据，公式中均值、标准差（由本实验 300 组数据计算得），拟合结果见表 1。表 1 显示，拟合值与实测值误差≤0.5℃，说明该公式适用于本实验温度分布分析。
公式（3）：f(x)=2πσ1e−2σ2(x−μ)2
表 1：温度实测值与高斯拟合值对比（部分数据）
| 实测温度（℃） | 拟合温度（℃） | 误差（℃） |
|---------------|---------------|-----------|
| 24.1 | 24.3 | 0.2 |
| 25.3 | 25.3 | 0.0 |
| 26.5 | 26.4 | 0.1 |”
关键：公式参数来自你的实验，数据验证是专属结果，AI 无法复制。
（图 1：公式植入前后 AIGC 率对比图，左 “AI 纯文字：AIGC 率 35%”，右 “公式 + 参数 + 数据：AIGC 率 12%”）
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