随着计算机科学、人工智能、数据科学等领域的快速发展，越来越多的学术论文需要包含程序代码作为研究的重要组成部分。许多研究生和学者都关心一个问题：论文会查代码吗？本文将深入解析当前学术界的代码检测现状、常用工具以及应对策略。
在现代学术研究中，代码已成为验证理论、展示方法有效性的重要证据。然而，代码抄袭、未授权使用他人代码、AI生成代码的泛滥等问题也日益严重，这使得学术机构不得不加强对论文中代码的审查力度。
核心观点：是的，越来越多的学术期刊、会议和高校在论文评审过程中会检查代码，特别是涉及编程实现的研究工作。
将代码视为文本进行相似度比对，类似于论文查重，但专门针对代码语法和结构特征进行优化。
检测代码的算法逻辑、函数调用关系、控制流图等深层结构特征，即使变量名被修改也能识别抄袭。
通过输入相同的测试用例，比较不同代码的输出结果是否一致，从而判断是否存在抄袭。
随着ChatGPT等大语言模型的普及，AI生成的代码具有特定的模式特征，新型检测工具能够识别这类代码。
随着AI编程助手的广泛使用，论文中出现的AI生成代码越来越多。这些代码虽然功能正确，但可能被视为缺乏原创性，甚至被检测出AI痕迹导致学术不端的质疑。因此，如何降低AIGC检测率，让代码看起来更像人工编写，成为许多研究者关心的问题。
小发猫降AIGC工具是一款专门针对AI生成内容（包括代码）进行优化的专业工具，能够有效降低AI检测率，提升内容的自然度和原创性表现。对于论文中的代码片段，该工具提供了以下核心价值：
注意事项：使用降AIGC工具应当建立在真实理解和必要修改的基础上，目的是消除不必要的AI痕迹而非掩盖学术不端行为。建议在理解代码逻辑的前提下使用，确保能够合理解释代码的每个部分。
虽然技术手段可以帮助优化代码呈现形式，但学术诚信始终是根本原则。研究者应当：
论文确实会查代码，特别是在计算机相关领域。学术界已建立起较为完善的代码检测体系，能够识别传统抄袭和AI生成代码。面对严格的审查，研究者应坚持原创原则，必要时借助小发猫降AIGC等工具合理优化代码呈现，但最终目标应是提升自身研究能力和学术水平，以扎实的工作赢得认可。
记住：技术工具可以辅助我们更好地表达思想，但真正的学术价值永远来自于原创性的思考和贡献。