有没有自动降低文章的aigc率的工具

以下是一些 AIGC 降重的办法： 1. 重新表述：对由 AIGC 生成的内容进行重新组织和表述，改变句子结构和用词。 2. 增加细节：通过补充更多的具体信息、案例或解释，使内容更加丰富和独特。 3. 引用权威来源：引入可靠的权威资料和研究成果，增强内容的可信度和独特性。 需要注意的是，在使用 AIGC 生成的内容时，要遵循相关的法律法规和学术规范，确保内容的合法性和原创性。同时，目前有一些常用的 AIGC 论文检测网站和工具，如： 1. Turnitin：是广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用时上传论文，系统会自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统会扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统会提供分析报告。 4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统会分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统会提供详细报告，包括可能的 AI 生成内容。

目前尚未有专门用于自动降低文章 AIGC 率的中文工具。但您可以通过人工修改、调整表述方式、增加独特的观点和内容等方法来降低文章的 AIGC 特征。

要降低文章的 AIGC 率，可以从以下几个方面入手： 1. 注重个人创作和思考：在写作过程中，充分发挥自己的知识、经验和创造力，减少对 AI 生成内容的依赖。 2. 深入研究和理解主题：通过广泛阅读相关资料，深入了解文章主题，从而能够以独特的视角和观点进行阐述。 3. 独特的表达风格：培养自己独特的语言表达风格，包括词汇运用、句式结构等，使文章具有鲜明的个人特色。 4. 增加细节和实例：通过详细描述具体的案例、经历或数据，丰富文章内容，使其更具真实性和可信度。 5. 人工审核和修改：在完成初稿后，仔细检查和修改，确保文章的逻辑、语言和内容均符合个人的创作思路。 此外，在学术研究和写作中，还可以使用一些 AIGC 论文检测网站和工具来辅助判断文章中是否存在 AI 生成的内容，例如： 1. Turnitin：是广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。用户上传论文后，系统会自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统会扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统会提供分析报告。 4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统会分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统会提供详细报告，包括可能的 AI 生成内容。

以下是一些免费的 AIGC 检测网站： 1. ：提供免费的 AI 内容检测工具，能识别文本是否由 AI 生成。使用方法是将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统会提供分析结果。 2. GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成的内容，适用于教育和出版行业。使用时上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 3. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助识别文本是否由 AI 生成。使用时将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 此外，在学术研究和写作中，还有一些常用的 AIGC 论文检测网站和工具： 1. Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，最近增加了检测 AI 生成内容的功能。用户上传论文，系统自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统提供详细报告，包括可能的 AI 生成内容。

以下是关于 Deepseek 降低论文 AIGC 率的一些指令和方法： 1. 模糊指令优化： 对于宽泛需求，可添加维度约束，例如原句“写小说”可修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”。 对于主观表述，可量化标准，比如原句“写得专业些”可修正为“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用”。 2. 迭代优化法： 首轮生成：获取基础内容。 特征强化：请加强第三段的技术细节描述。 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分。 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误。 3. 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法。 4. 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 5. 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证。 此外，还有一些相关的提示词方法论，如文风转换矩阵、领域穿透技术、场景化实战策略、效能增强技巧、特殊场景解决方案等，可能对您降低论文 AIGC 率也有所帮助。

AIGC（人工智能生成内容）是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 它能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术，能赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。 AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性，以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面，AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而，著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外，AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题，因此需要进一步加强监管和伦理约束。 例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目也很多，能进行 AIGC 的媒介也很多包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 其中，SD 是 Stable Diffusion 的简称。是它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。我们可以通过一系列的工具搭建准备，使用 SD 进行想要的图片 aigc（心想事成的魔法施与）。

以下是为您找到的与 AI 小说相关的文档内容： 关于 DeepSeek 小说家的文档： 2025 年 2 月 9 日的智能纪要中，财猫将介绍 Deepseek 模型的飞书文档发送到评论区，以便🌈AJ 收录到 v to agi。财猫补充 AGI 之路的文档，以控制 AI 生成小说的字数。🌈AJ 收录财猫的文章《如何用 AI 写出比人更好的文字》。 智能章节中，财猫分享 Deepseek R1 模型特点，包括对汉语理解深刻、文风欢脱、才华横溢能写高质量诗文、有极强发散能力但较难收敛会出现“幻觉”等，在写小说时生成点子很棒但难以形成完整故事。还讲解了 Deepseek re 提示词写法及相关理论，提到 reason 模型与 instruct 模型不同，回顾历史并指出过去提示词中列步骤的问题，如今模型可自行完成步骤，老框架仍有用。围绕 Deepseek REE 提示词展开讨论，指出问题空间理论仍适用，搜索部分无需人工列出，提示词两类基本盘未变但弥补模型缺点的会减少，写提示词要给 AI 足够背景信息，结构化提示词有帮助等。 相关链接： 画小二团队的《李清照》AI 视频创作流程项目文档中，关于故事创作部分： 创作穿越故事的 Prompt 包括标题、设置、主角、反派角色、冲突、对话、主题、基调、节奏和其它等方面的生成模板，并可根据模板为特定题材小说填充内容，分章节生成小说目录。

以下是为您推荐的可以自动查找数据并根据数据生成饼状图的 AI 工具： 1. Claude Financial Data Analyst：可视化金融数据分析工具，能生成多种图表，包括饼图。上传文档后可快速生成动态图表，适用于趋势分析和分布分析。详细介绍：https://xiaohu.ai/p/14811 ，GitHub：https://github.com/anthropics/anthropicquickstarts/tree/main/financialdataanalyst ，https://x.com/imxiaohu/status/1847617781594030583 。 2. PandasAI：让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具，用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题，会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答，目前仅支持 GPT 模型，OpenAI API key 需自备。示例：pandas_ai.run 。GitHub 链接：https://github.com/gventuri/pandasai 。 3. DataSquirrel：自动进行数据清理并可视化执行过程，帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告的数据分析工具。平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接：https://datasquirrel.ai/ 。

以下是一些可以自动查找数据并根据数据生成饼状图的 AI 工具： 1. PandasAI：这是一个让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具，用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题，它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答，目前仅支持 GPT 模型，OpenAI API key 需自备。链接：https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel：能够自动进行数据清理并可视化执行过程，帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告，平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接：https://datasquirrel.ai/ 此外，在一些特定的文档中还提到了通过代码生成和特定操作生成堆叠条形图、堆叠柱状图、百分比堆条形图等用于展示数据的方式。

以下是一些可以自动查找数据生成饼状图的 AI 工具： 1. 对于一般的数据统计和图表生成，清华的智谱清言 Chatglm.cn 可能具备相关功能。 2. 在 CAD 领域，虽然主要是针对 CAD 图的生成，但也有一些工具可能适用于您的需求，例如： CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 Autodesk Fusion 360：是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂的几何形状和优化设计。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的相关知识和技能才能有效使用。对于初学者，建议先学习基本技巧，然后尝试使用这些工具来提高效率。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于创意积累的相关内容： 在日常浏览、参观场馆时积累描述词，也可参加关键词学社增加认知。 经常参加 AI 绘画的 prompt battle 活动有助于内容创作相关的积累，该活动每周六和周日晚上进行，有 10 分钟创作、2 分钟评选的规则，还有多种主题，现在高校之间可组织此类活动，还有早晨版活动。 某板块收录 made journey 相关内容，这有助于开拓视野，如同 read in prompt out 的过程，需先获取知识再与大语言对话。这里收录了很多有意思的词用于与 AI 对话看效果，还举了如粉色可用空灵粉表示、宋徽宗相关提示词可用于创意等例子。 关键词学设每天有比赛或提示词，很多同学参与共创知识库。学设的微信群难管理已转至飞书群，感兴趣的同学可加入。此外还收集了 AI 视频类词汇，还有类似官方提示工坊的内容可供体验。 社区为学习者提供清晰的学习路径，从 AI 基础知识到进阶技术，逐步培养他们成为创作者和引领者。学习者通过社区内丰富的课程、活动和竞赛不断提升自己，逐步积累能力。 社区中有最全最新的提示词教程和创意。

以下是为您改写的内容： 《关于利用逆向工程生成提示词及相关应用的探讨》 通过 ChatGPT 的对抗性演练，能够成功生成增强文章原创性的元提示词。需注意，检测原创度多由机器进行，经提示词改写的文章即便对人而言相似，只要避开机器检测关键点，仍可能被视为高度原创，不能仅靠肉眼判断改写效果。对文章用相同提示词多次改写或从元提示词中挑选部分深入改写，可提升文章质量。 文中核心在于探讨如何借助 ChatGPT 的对抗性演练，运用逆向提示词技巧生成更优提示词。为详细阐述，提供了实验过程，包含六个步骤： 1. 利用 ChatGPT 对指定文章进行改写。 2. 对改写版本进行原创性检验。 3. 依据检验结果，指导 ChatGPT 进一步优化。 4. 重复上述流程，直至达到高度原创标准。 5. 采用逆向工程方法，梳理 ChatGPT 的改写策略。 6. 整合策略，形成提高文章原创性的高效提示词。 文中虽有具体实验例子，但目的是展示逆向提示词生成步骤，不应过度关注例子中的具体提示词。若想获取更精准的定制二创提示词，可按此方法针对不同文体和风格提取调整。 对于律师写提示词，基础材料通常是一份检索报告，可自行整理或用元典问达的 AI 自动生成。写作时应使用特定语言风格对基础材料改写，包括权威教育性语气、专业法律术语、结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。输出文章结构要求标题开门见山、切中要害，用疑问句引起目标群体悬念。 在克隆 next.js 网站时，目的是做出完整效果，先不处理细节样式问题。下一步要实现文章列表部分和底部导航栏。对于文章列表部分，根据图片实现，先看效果，不符合需求可拒绝或让 AI 解释新增代码作用。对于异常，可选中所有异常添加到对话让其解决。通过让 AI 添加注释解释代码功能，可精准提出修改建议。说清楚需求比说得多更重要，明确功能的位置、大小和效果最为关键。增加文章列表条数可查看完整效果。

以下是关于文章风格提取和文风转移的教程： 该提示词可用于抽取不同风格文章的核心要素，抽取到的字段能作为 prompt，结合指定主题进行风格迁移。整体创作思路见文末 PDF。 具体使用方法为：拷贝文章风格提取提示词，输入给任意大模型，随后提供要抽取的文本。 已抽取的一些风格参考包括万维钢风格、史铁生《我与地坛》的文风、李娟《我的阿勒泰》的文风、许倬云《说中国》的文风、鲁迅《狂人日记》的文风、王小波《万寿寺》的文风、飞书多维表格工作流自动化抽取等。 在实践中，文章润色要想始终保持特定风格较困难，关键在于稳定模型的记忆功能以确保写作一致性。首先建立数据库存储文章风格，对不同文本进行风格提取并存储。使用时可根据需求选择和应用不同风格。 文章润色规划流程清晰地分为两部分：第一部分是润色内容的提取，上传文字时模型会识别和提取风格的关键要素并保存到写作风格库；第二部分是润色本身，先提取所需风格，提供文章内容，可选择逐段或整篇润色，以达到最佳写作效果。

以下是为您找到的关于 AI 发展历史的相关内容： 2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT，自此开始，一股 AI 浪潮席卷全球，但 AI 并非近几年才出现。其起源最早可追溯到上世纪的 1943 年。 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定基础。 1950 年，计算机先驱图灵最早提出图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准（即在一个对外不可见的房间内放置一台可以与外界沟通的机器，如果外界交互的人无法区分房间里到底是真人还是机器，那么我们就说房间里的机器具备了智能，通过了图灵测试）。 1956 年，在美国一个小镇的达特茅斯学院中，马文·明斯基和约翰·麦凯西拉着香农大佬站台背书，共同发起召开了著名的达特茅斯会议，在这次会议上，人工智能（Artificial Intelligence）一词被正式提出，并作为一门学科被确立下来。 此后接近 70 年的漫长时间里，AI 的发展起起落落，两次掀起人类对 AI 毁灭人类世界的恐慌，热度拉满，但又最终以“不过如此”冷却收场。 此外，知识库中还整理了 OpenAI 的发展时间线和万字长文回顾等历史脉络类资料。

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以下是关于自动化模拟操作的相关信息： 智谱的 AutoGLM 目前处于内测阶段，申请入口在智谱清言 APP 中，直接跟 AutoGLM 内测申请小助手对话提交申请即可。智谱将传统表单的提交通过 Tools 的方式做到了对话中，提升了体验。目前该应用只能在安卓设备上使用，因为数据的获取和操作是通过安卓的无障碍权限来控制的。无障碍服务是一套可以模拟操作的系统级别的 API，用户同意应用获取无障碍服务的权限之后就可以模拟操作，来控制用户的手机。无障碍被广泛用于抢红包、自动回复、一键获取权限等应用中。但开启无障碍服务后，可能会引起手机卡顿和存在隐私问题。登录 AutoGLM 后的第一件事是引导开启无障碍权限和悬浮球权限，权限授权正常后可进入首页。 GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手，能够像人类一样模拟通过鼠标和键盘进行网页浏览。它可以模拟人类浏览网页时的行为，如点击链接、填写表单、滚动页面等。通过视觉理解技术识别网页上的元素，目的是让 AI 能够自动完成一些需要人工操作的任务，从而提高工作效率。其主要特点包括视觉处理（支持程度有限）、自动标记（使用 JS DOM 自动标记器为 UI 元素分配数字 ID，支持 COCO 数据格式的导出）、鼠标和键盘操作（能够执行点击和输入字符操作），但目前不支持输入特殊键码、滚动、提示用户提供更多信息、记住与任务相关的信息等功能。 AI Agent 要做好的核心是 Tools，如果想让 Agent 变得有用，需要解决 Tools 的问题。像荣耀的手机自动驾驶、智谱的 AutoGLM 采用类似 RPA 的方式模拟人类操作，不用跟应用厂家直接对接。

目前没有特定的 AI 软件能够直接满足您在一个软件上实现自动化抢单并自动添加备注信息，同时控制点击频率不能太高的需求。通常这类需求可能需要通过编程和定制化开发来实现，利用相关的编程语言和工具，根据具体软件的接口和规则进行开发。