小雨是一名在读研究生，最近在准备一篇重要的期刊论文。为了赶进度，她使用了一些AI工具，但总觉得不太安心。

"现在各大期刊都在严查AI痕迹，"实验室的师姐提醒她，"建议你先检测一下。"

小雨先用了一个免费的检测平台.，结果让她吃惊：AI特征值高达75%。为了确保准确性，她又陆续尝试了其他几个检测系统，结果都显示需要认真修改。

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"让我看看问题出在哪里，"导师说，"首先，你的实验过程描述太过程式化了。"

于是小雨开始认真修改论文：

第一步，她把三个月来的实验记录整理出来。每次调整参数的原因、遇到的问题、解决的过程，甚至失败的尝试都详细记录。

第二步，重新分析实验数据。不只是列出结果，还加入了自己的分析和思考。那些与预期不符的数据，也都认真讨论了可能的原因。

第三步，文献综述部分，她用自己的语言重新总结，并结合实验结果提出了新的见解。

经过多轮修改，她再次检测论文。这次，各个平台的结果都显示AI特征明显降低。

"真实的研究过程最重要，"小雨感慨道，"那些实验中的点点滴滴，才是论文的灵魂。"

现在她总结了几点经验：

  • 记录完整实验过程
  • 保留原始数据分析
  • 加入个人研究心得
  • 4. 多平台交叉检测