别把查重系统的数字当成 “铁律”—— 它的结果从来不是绝对准确的，哪怕是知网、维普这类主流系统，也会因为技术局限和实际场景，出现 “误判” 或 “漏判”，核心问题集中在 3 个方面：

首先，“合理引用” 和 “抄袭” 的界限，系统有时分不清。比如你严格按照格式标注了法律条文引用（如 “根据《民法典》第 1043 条规定”），但部分系统只认文字重复率，会把这段合规引用也算进重复率里；反过来，有人把别人的观点改几个字（比如 “人工智能促进教育” 改成 “AI 助力教学”），意思没换，系统可能没识别出语义相似，反而判定为 “原创”，造成 “漏判”。

其次，专业术语、通用表述容易被 “误标红”。比如医学论文里的 “静脉注射操作流程”、计算机论文里的 “Python 语言基础语法”，这些行业内的通用说法或标准表述，几乎所有相关论文都会提到，系统没法区分 “必要使用” 和 “抄袭”，常会把它们标红，导致重复率虚高。有同学曾吐槽，自己写实验步骤时用了 “对照组设置 3 个重复样本”，结果被标红，原因是和 10 篇同类论文用词一致 —— 但这明明是实验设计的常规表述。

最后，数据库和算法的 “盲区” 会导致结果偏差。比如有些小众领域的会议论文、外文文献，主流查重系统没收录，抄了这些内容系统查不出来，会让人误以为 “重复率低 = 没问题”；还有的系统对表格、公式的识别能力弱，把表格里的数据改成文字描述能查出来，但直接用表格呈现，反而可能被忽略，造成结果不准。

总结来说：查重系统是 “辅助工具”，不是 “最终裁判”。看结果时别只盯数字，要结合标红内容判断 —— 是真抄袭还是误判，必要时可以找导师说明情况，申请人工复核。毕竟学术原创的核心是 “观点和方法的原创”，而不是单纯追求查重数字的高低。