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ChatGPT、Claude、Gemini三大AI写的论文怎么降AI？一篇搞定所有主流模型
现在写论文用AI的同学里，用ChatGPT的最多，其次是Claude和Gemini。
这三个模型各有各的优势，但也各有各的"AI味"。
有意思的是，检测系统对它们的识别难度还不太一样。
我做了个实验：分别用这三个模型生成同一个主题的3000字论文段落，然后丢进知网、万方和GPTZero检测，结果挺有意思。
今天就来聊聊不同模型的AI特征差异，以及对应的降AI策略。
三大模型的AI特征各不相同
这三个模型的训练数据和优化目标不一样，写出来的文本特征也有明显差异。
搞清楚差异在哪，才能对症下药。
/> ChatGPT（GPT-4o）生成的中文论文有几个非常典型的特征。 第一是"结构控"，特别喜欢用"首先…其次…此外…最后…“这种层层递进的结构，一篇论文从头到尾全是这个模式。 第二是"形容词堆砌”，经常用"显著的"“重要的”“深刻的”"广泛的"这些修饰语，而且出现频率远高于正常学术写作。 第三是段落均匀度极高，你会发现每段基本都是4-6句话，长度差异很小。 检测器对ChatGPT的识别准确率最高，因为GPT系列模型的训练数据最大，检测器见得最多，建立的特征模型最完善。 实测同一段文本，ChatGPT生成的被知网检出AI率87%，是三个模型中最高的。 Claude的中文写作风格跟ChatGPT不太一样。 它的句子普遍更长，喜欢用复合句和从句嵌套。 逻辑层次感更强，但有时候一句话里塞了三四层意思，读起来需要回头看一遍才能理清楚。 另外Claude有个明显的习惯：喜欢用"需要注意的是"“值得一提的是”"有趣的是"这类插入语作为段落开头。 Claude生成的文本被检测系统识别的难度比ChatGPT稍低一些，原因是Claude的用词分布比GPT更接近人类写作（Claude对中文的优化确实下了功夫）。 实测知网AI率78%，比ChatGPT低了约10个百分点。 Google的Gemini在中文论文生成方面相对弱一些，中文地道程度不如前两者。 但反过来，正因为它的中文输出有些"翻译腔"，检测系统反而更难精确判定。 检测器主要是基于大量GPT和Claude的输出训练的，对Gemini的特征模式没那么熟悉。 Gemini的典型特征是句式偏欧化，经常出现"被"字句和"通过…来…"的结构。 段落之间的过渡比较生硬，有时候两段之间的逻辑跳跃比较大。 实测知网AI率71%，三个模型中最低。 我用同一个主题让三个模型分别生成了3000字的文本，然后分别用工具和手动方法处理，记录了完整的数据。 AI率 几个有意思的发现： ChatGPT的文本虽然原始AI率最高，但用工具处理后的降幅也最大。 可能是因为ChatGPT的AI特征最"标准化"，降AI工具对这类特征的处理最成熟。 最终结果5.8%，完全在安全线以下。 Claude的文本在Prompt改写这一步降幅最明显，因为Claude的长复合句拆分成短句之后AI特征下降很快。 工具处理后4.2%，效果很好。 Gemini的文本起点AI率就不高，工具处理后降到3.9%，三者中最低。 但Gemini有个问题：处理后的中文通顺度需要额外校对，因为原文本身就有些不太地道的表达。 /> ChatGPT用户最多，先说这个。 核心思路：打破"完美结构"。 ChatGPT的结构感太强了，这是它最大的AI标签。 你需要做的就是把这种过度整齐的结构"弄乱"。 具体操作： 有些地方不用过渡词直接接上去，有些地方用"顺便说一下""另一个角度看"这类非标准过渡。ChatGPT的AI特征
Claude的AI特征
Gemini的AI特征
三大模型降AI效果对比实测
指标 ChatGPT原文 Claude原文 Gemini原文 知网AI率 87% 78% 71% 万方AI率 79% 72% 65% GPTZero 91% 82% 69% Prompt改写后知网AI率 48% 39% 35% 工具处理后知网AI率 5.8% 4.2% 3.9% 针对ChatGPT生成文本的降AI策略
学术论文里用数据说话比用形容词有力得多。
把某些段落压缩到2-3句，某些段落展开到7-8句。
如果手动改嫌麻烦，直接上工具。
去AIGC（quaigc.com）的HumanRestore引擎对ChatGPT生成文本的处理效果我测下来非常好。
它专门做了多AI模型适配，能识别不同模型的特征并针对性处理。
3.5元/千字，8600+用户的达标率97%。
有500字免费试用，先测一段看效果。
针对Claude生成文本的降AI策略
核心思路：拆长句、去插入语。
Claude的长复合句和特征性插入语是检测器的重点识别对象。
具体操作：
- 把超过40字的句子一律拆成两个或三个短句。
Claude写的长句拆分后意思不会丢失，因为它的长句本身逻辑就很清晰。
- “需要注意的是”“值得一提的是”"有趣的是"这三个短语直接删掉，换成别的开头方式或者不用开头词直接进入正题。
- Claude喜欢在论述中加入多角度分析（“一方面…另一方面…”），适当删掉其中一个角度的分析，让论述更聚焦而非面面俱到。
/> Claude文本的一个好处是：因为原始文本质量比较高，降AI处理后的可读性通常也比ChatGPT的好。 用率零（www.0ailv.com）处理Claude生成的文本效果很稳。 它的DeepHelix深度语义重构引擎不是做表面替换，而是理解了语义之后重新表达，这正好对应Claude文本"逻辑好但句式有AI感"的特点。 3.2元/千字，1000字免费试用够你测一整段。 核心思路：消除翻译腔、补人味。 Gemini的中文有股"翻译腔"，这既是优点（检测率低）也是缺点（读起来不太自然）。 具体操作：针对Gemini生成文本的降AI策略
"该方法被广泛应用于…“改成"不少研究者已经在用这个方法了”。
中文里偶尔用一下可以，但Gemini几乎每段都有这个结构。
Gemini文本的降AI难度是最低的，因为起点AI率就不高。
很多时候手动调整一下翻译腔就够了，不一定非得上工具。
但如果时间紧张或者想一步到位，工具处理当然更快。
/> 有些同学比较聪明，用ChatGPT写Introduction，用Claude写Discussion，用Gemini写Literature Review，觉得这样能降低AI率。 实际测试下来，这个策略有一定效果但没有想象中那么好。 因为检测系统扫描的是句子和段落级别的特征，不是全文级别的。 不管你用几个模型混写，每个段落的AI特征还是存在的。 而且混用模型有个副作用：全文的写作风格不统一。 ChatGPT偏formal，Claude偏analytical，Gemini偏descriptive，三种风格混在一起反而更可疑。 审稿人可能不用AI检测工具，光凭阅读感受就能觉出不对劲。 更好的策略是用一个模型完成初稿，然后统一做降AI处理。 这样全文风格一致，处理后的效果也更可控。 不管你用的是哪个AI模型写的论文，工具选择的逻辑是一样的。 嘎嘎降AI（aigcleaner.com）在处理不同模型的文本时表现都比较稳定。 从实测数据看，不管是ChatGPT、Claude还是Gemini的输出，嘎嘎降AI的降幅都很均匀，这说明它的算法不是针对某个特定模型优化的，而是从底层文本特征入手做处理。 多平台检测效果也一致，知网、维普、万方都能过。 /> 比话降AI（bihuapass.com）主打知网检测场景，如果你学校用知网可以优先考虑。 10亿+文本的实测数据覆盖了各种AI模型的输出，不达标全额退款的承诺说明对自己的处理效果有信心。 PaperRR（paperrr.com）也是一个可以考虑的选项，作为辅助工具配合使用。 /> 另外提一个常见误区：有些同学用笔灵AI这类AI写作工具重新改写来降AI。 这个思路是错的。 用A模型的AI改写B模型的AI输出，结果还是AI生成的文本，检测率不一定会降。 专业降AI工具和AI写作工具的底层逻辑完全不同，别搞混了。 不同AI模型的文本特征不同，降AI策略也应该不同。 ChatGPT重点打破结构感和削减形容词，Claude重点拆长句和去插入语，Gemini重点消除翻译腔。 工具方面，去AIGC的多模型适配能力好，率零的性价比高且达标率98%，嘎嘎降AI适合需要多平台同时过关的情况。 说到底，不管用哪个AI写的论文，降AI的核心都是让文本的统计特征更接近人类写作。 选对了工具，ChatGPT、Claude还是Gemini都不是问题。 /> 相关工具链接汇总：混合使用多个AI模型的情况
工具处理的通用建议
总结：对症下药比盲目处理有效
