核心结论：AIGC 检测不盯单个词汇，专抓 AI 文本的深层特征，同义词替换和 AI 洗稿只改表面，没碰核心，自然没用。
现在知网、维普的检测系统早不是 “查字典” 式比对了。
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它们会分析句子的句式结构，比如 AI 爱用的 “总 - 分 - 总”“基于… 研究” 这类规整模板，一眼就能识破。
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还会判断逻辑连贯性，AI 生成的内容常 “表面流畅，深层没逻辑”，这种断层很容易被捕捉。
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同时盯着语言风格，AI 写的内容风格太统一，没有人类写作的自然波动，显得 “过度完美”。
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改词不改句式，AI 特有的 “动词 + 名词 + 形容词” 这类固定结构还在，检测系统一抓一个准。
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机械换词容易导致搭配生硬，比如专业术语用错语境，反而暴露是刻意修改的痕迹。
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替换后的词汇仍在 AI 的常用词范围内，词汇多样性没提升，还是符合 AI 的语言特征。
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洗稿工具本身就是 AI，生成逻辑和原始 AI 一样，只是 “换种说法”，还是会留下 AI 的语言指纹。
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洗稿通常保留原文的段落结构和论证框架，而这些 “模板化结构” 正是检测系统重点盯防的。
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洗稿后可能出现前后风格不一致，这种 “拼接感” 会被检测系统的 “风格一致性分析” 识别出来。
想降低 AIGC 率，得打破 AI 的逻辑框架和表达习惯。
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重组段落结构，比如把 “问题 - 对策” 改成 “背景 - 探索 - 结论”。
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拆分长句、混合主动被动语态，让句式变多样。
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补充原创数据、实验细节或个人思考，增加 “人类特征”。
要不要我帮你整理一份极简版 AIGC 降率实操清单，只保留 3 个核心步骤，直接上手就能用？
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