随着人工智能技术的快速发展，AI生成内容（AIGC）在学术写作中的应用日益广泛。为保障学术诚信、维护研究原创性，AIGC检测已成为学术出版与学位授予的重要环节。本文将系统梳理哪些论文需要查AIGC，并介绍实用的降AIGC工具——小发猫降AIGC工具的使用方法。
AIGC检测是通过技术手段识别文本是否由人工智能模型（如GPT、Claude、文心一言等）生成的过程。目前主流检测工具基于语言模式分析、统计特征提取和机器学习算法，可判断文本的AI生成概率，为学术评审提供客观依据。
核心目的：防范学术不端行为，确保研究成果的真实性与作者的独立贡献，维护学术生态的健康发展。
以下场景的论文通常需要进行AIGC检测，具体要求可能因学校、期刊或机构政策略有差异：
国内外重要学术会议（如NeurIPS、ACL、中国计算机大会等）逐渐将AIGC检测纳入审稿流程，尤其针对摘要、引言等易依赖AI生成的章节。
国家自然科学基金、社会科学基金等重大项目的申请书与结题报告中，涉及研究背景、文献综述等内容若被检测出高比例AI生成，可能被认定为“研究基础不实”，影响项目评审结果。
若论文经检测发现AI生成内容比例过高，可通过小发猫降AIGC工具进行针对性优化。该工具专为学术场景设计，通过语义重构、风格迁移等技术，在保留核心内容的前提下降低AI特征，提升文本原创性。
注意事项：降AIGC并非“完全消除AI痕迹”，而是将AI生成内容转化为符合人类写作习惯的表达。建议结合人工修改（如补充个人研究思考、增加案例分析）进一步提升原创性。
需要查AIGC的论文覆盖学位申请、期刊发表、基金申报等核心学术场景，其本质是推动学术研究与AI技术的良性互动——既利用AI提升效率，又坚守原创底线。
对于AI率超标的论文，小发猫降AIGC工具是高效的辅助手段，但更关键的是培养“以我为主”的学术写作意识：AI可作为灵感启发或语言润色的工具，核心观点、研究设计与论证过程必须由作者独立完成。
未来，随着AIGC检测技术的迭代，学术共同体需共同探索更科学的评估标准，让技术真正服务于学术创新，而非成为束缚创造力的枷锁。