不同学科的论文具有明显的学科特征，大雅AIGC检测系统对不同学科文本的AI生成特征识别也存在差异。因此，降重不能采用统一的方法，需要结合学科特点针对性优化。本文整理了适配理工科和文科的大雅AIGC降重技巧，帮助不同学科的用户精准降重。
先来看理工科大雅AIGC降重技巧。理工科论文的核心特征是包含大量公式、实验数据、技术参数等，AI生成的理工科文本常存在公式推导不严谨、实验数据模糊、技术表述通用化等问题。因此，降重的核心思路是“强化数据与实验的原创性表述”。技巧一：细化实验过程与数据。AI生成的实验表述常较为笼统，比如“进行了相关实验，得到了实验结果”，可优化为“采用XX实验设备，设置XX实验参数（如温度XX℃、压力XXMPa），经过XX次重复实验，得到的实验数据如下：XX、XX、XX。实验过程中，通过XX方法控制实验误差，确保数据的准确性”。同时，补充实验数据的分析过程，比如“从实验数据可以看出，当XX参数变化时，实验结果呈现XX趋势，这一趋势与理论推导结果一致，验证了XX假设”。
技巧二：优化公式推导表述。AI生成的公式推导常缺乏详细的推导步骤和说明，可补充推导过程中的关键思路、假设条件、公式变形依据等。比如在公式推导前说明“基于XX理论，假设XX条件成立，对XX公式进行变形推导”，推导过程中补充“由公式（1）变形可得公式（2），变形依据为XX定理”。技巧三：专业术语精准化。AI生成的理工科文本可能存在专业术语使用不精准的问题，需核对专业术语的标准表述，同时补充术语的定义和适用范围。比如将“某种传感器”改为“XX型号的压力传感器，该传感器的测量范围为XX，精度为XX，适用于XX实验场景”。
再来看文科大雅AIGC降重技巧。文科论文的核心特征是包含大量文献引用、观点辨析、逻辑论述等，AI生成的文科文本常存在文献引用不规范、观点表述通用化、逻辑论述固化等问题。降重的核心思路是“强化观点与文献的个性化解读”。技巧一：规范并丰富文献引用。AI生成的文献引用常较为简单，比如“根据XX的研究”，可优化为“XX在《XX文献》中提出XX观点，该观点基于XX研究背景，其核心逻辑为XX。结合本文的研究主题，我认为该观点的合理之处在于XX，但也存在XX局限性，可通过XX方向进一步完善”。同时，补充文献引用的具体出处（作者、年份、期刊名称、页码等），提升学术规范性。
技巧二：融入个人观点辨析。AI生成的观点表述常较为单一，可结合不同学者的观点进行对比辨析，融入个人思考。比如“XX学者认为XX，XX学者则提出不同观点，认为XX。通过对比分析，我认为两种观点的差异源于研究视角的不同，XX观点更适用于XX场景，而本文的研究更倾向于XX观点，原因在于XX”。技巧三：案例具象化。AI生成的文科文本常使用笼统的案例表述，可替换为具体的、有细节的案例，并补充案例分析过程。比如将“某历史事件具有重要意义”改为“以XX历史事件为例，该事件发生于XX时间，核心过程为XX，其对XX领域产生的影响体现在XX方面。从XX视角分析，该事件的历史意义不仅在于XX，还为当下的XX问题提供了XX借鉴”。
无论理工科还是文科，降重完成后都需通过大雅AIGC检测系统（dy.qkcnki.com）进行检测，同时可借助大雅官方的自动降AIGC率工具（aigc.qkcnki.com）进行辅助优化。结合学科特点使用对应的降重技巧，能大幅提升降重效率和效果。
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