xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"

style="display:

AIGC检测系统升级了！2026年最新应对方案

开年以来，不少同学发现一个问题：之前降过AI率的论文，重新拿去检测突然过不了了。

有人AI率从原来的6%飙到了19%，有人从8%涨到了25%。

一开始大家以为是自己操作有问题，后来才发现是检测系统升级了。

DETECT

AIGC作为目前国内高校使用较广泛的AIGC检测平台之一，在2026年1月完成了一次比较大的算法升级。

这次升级具体改了什么、对大家有什么影响、怎么应对，我整理了一份尽可能完整的分析。

/>

这次升级到底改了什么

根据***息和我自己的测试观察，这次升级主要体现在三个方面。

第一，检测维度增加了。

之前的版本主要依赖文本的困惑度（perplexity）和突发度（burstiness）两个核心指标来判断是否为AI生成。

升级之后，新增了对语义连贯模式、论证结构规律性、引用整合方式等维度的分析。

简单说就是以前只看"这段话像不像AI写的"，现在还会看"这段论述的逻辑结构像不像AI组织的"。

第二，对"降AI处理痕迹"的识别能力增强了。

这一点比较要命。

新版本引入了对文本是否经过同义词替换、句式重组等后处理操作的检测。

如果你用的降AI工具只是做简单的词汇替换和语序调整，那这次升级会直接把你揪出来。

第三，模型覆盖范围扩大了。

之前主要针对GPT系列和部分国产模型的输出特征做训练，现在把DeepSeek、Kimi、豆包等2025-2026年热门模型的生成特征也纳入了检测范围。

这意味着即使你用的是比较新的模型，检测系统也能识别。

/>

升级后的实际影响有多大

我用10段之前处理过的论文文本做了对比测试，分别记录了升级前（2025年12月）和升级后（2026年2月）的检测结果。

平均来看，升级后AI率上升了约10个百分点。

但个体差异很大，有些文本只涨了2-3个百分点，有些涨了16个百分点以上。

观察下来有个规律：当初用简单同义词替换法降AI的文本，升级后反弹最严重（#3和#5就是这种情况）；而当初用深层语义重构类工具处理的文本，反弹幅度明显小很多（#4和#7属于这种）。

这说明新版检测系统确实加强了对浅层处理的识别能力，但对深层语义级别的改写仍然较难判断。

哪些降AI方法已经失效

根据测试结果，以下几种方法在新版检测系统面前基本失效了：

1.

纯同义词替换法。

把"重要"换成"关键"，把"研究"换成"探究"，这种程度的修改已经完全不够用了。

新版系统对这类机械替换的识别率非常高。

2.

简单的语序调整。

把"A导致了B的发生"改成"B的发生是由A导致的"，换汤不换药。

检测系统分析的是更深层的语义模式，语序变了但模式没变，照样被抓。

3.

添加口水话。

有人在AI文本里随机插入"说实话""其实我觉得"这类口语化表达来混淆检测。

新版系统加了上下文一致性分析，这些突兀的插入反而会被标记为可疑。

4.

早期版本的降AI工具。

一些没有及时更新算法的降AI工具，效果已经大打折扣。

如果你用的工具半年以上没有版本更新，建议换一个。

/>

目前仍然有效的应对方案

好消息是，深层语义重构类的方法依然有效。

关键在于不是"换词"而是"换逻辑"。

我重新测试了几款主流降AI工具在新版检测系统下的表现。

率零（www.0ailv.com）的表现最稳。

它的DeepHelix引擎做的是语义层面的重构，不是简单替换。

10段测试文本重新用率零处理后，知网AI率平均降到了4.3%，DETECT

AIGC平台上平均5.1%。

达标率依然很高。

率零承诺未达标全额退款，1000字免费额度可以先试效果。

/>

去AIGC（quaigc.com）的HumanRestore引擎也扛住了这波升级。

处理后知网AI率平均9.8%，DETECT

AIGC平台上12.3%。

虽然比率零稍高一些，但基本都在15%的安全线以内。

去AIGC的价格是3.5元/千字，500字免费试用，7天无限修改这个功能在当前情况下特别实用，可以根据检测结果多次调整。

两者的共同特点是都采用了深层语义重构的策略，而不是表面的词汇替换。

这也验证了前面的分析：新版检测系统针对的是浅层处理，对真正的语义级别改写仍然缺乏有效判别能力。

面向新检测系统的优化策略

除了选对工具之外，还有一些操作层面的优化可以做。

策略一：分段处理，逐段验证。

不要一次性把全文丢进去处理完就提交。

把论文拆成若干段，每段处理完单独检测一次，哪段AI率偏高就重点处理哪段。

率零和去AIGC都支持按段处理。

策略二：人工混入个人痕迹。

在工具处理完之后，在文本中加入一些只有你自己才会写出来的表达。

比如你平时写作有什么习惯用语，或者你导师经常用的某个说法，这些个性化的元素是最难被检测为AI的。

策略三：交叉使用不同工具。

先用去AIGC粗处理一轮降到15%左右，然后把仍然偏高的段落拿出来用率零精处理。

两个引擎的改写策略不同，组合使用能覆盖更多的AI特征维度。

/>

策略四：关注检测报告的细节。

DETECT

AIGC升级后的报告比以前详细了，会标注出具体哪些段落、哪些句子被判定为AI生成。

仔细看这些标注，针对性地修改被标记的具体位置，比盲目重新处理全文效率高得多。

后续可能的变化

检测系统和降AI工具之间的对抗还会继续。

从技术趋势来看，检测系统后续可能会进一步加强以下能力：

• 跨文档比对：检测你的论文是否与AI生成的"模板库"存在结构相似性
• 写作一致性分析：对比你以往提交的作业和当前论文的写作风格差异
• 实时检测：从传统的事后检测转向写作过程中的实时监控

这意味着单纯依赖工具处理的思路长期来看会越来越难。

最稳妥的做法还是以自己写为主，AI辅助为辅，然后用工具处理一下确保安全。

/>

嘎嘎降AI（aigcleaner.com）和比话降AI（bihuapass.com）作为辅助工具也建议关注一下，它们更新也比较及时。

PaperRR（paperrr.com）可以用来做最终的综合检测确认。

/>

说到底，检测系统升级不是世界末日，只是把门槛抬高了一点。

用对工具、注意细节，通过检测还是完全可以做到的。

关键是别再用那些已经过时的老办法了，2026年了，该升级的不只是检测系统，你的应对策略也得跟上。