一份报告显示的AI率比另一份高，并不意味着你应该自动选择较低的那份。首先看报告用于什么场景：正式提交要遵守接收方明确的要求；个人预检则应把报告作为检查线索，而不是给论文贴一个统一标签。
不同产品的指标定义、处理范围和版本可能不同。仅凭两个百分比，无法判断哪个更准确，也无法证明文章修改了多少。
先问：两份报告在比较同一件事吗？
| 核对项 | 具体检查 |
|---|---|
| 指标 | 相似度、AI疑似指标、预测信息是否被混在一起 |
| 文件 | 是否同一版稿件，是否存在误传或遗漏 |
| 范围 | 是否包含相同章节、参考文献和非正文材料 |
| 系统 | 名称、版本、日期、语言支持是否明确 |
情况一：学校或期刊指定了报告
按最新通知确认要求，包括具体系统和版本、检测范围、报告用途。没有写清楚时，向学院、导师或编辑部核实。其他平台的个人预检结果，不能自动替代指定报告。
不要根据网络上的“普遍要求”自行设置统一合格线。同一所学校不同培养层次、学院或时间的要求，也需要阅读相应原文。
情况二：没有指定系统，只想检查文本
此时重点不是寻找最低数字，而是回到被标记的段落，检查是否有空话、缺少证据、过度概括或引用不清。报告可以帮你定位值得阅读的位置，最终判断仍需结合研究记录和原文。
Detect当前页面明确提示结果与论文质量无关、可能存在误差，属于辅助线索。因此不应把一次检测说成作者行为的最终证明。
情况三：想比较修改前后的效果
尽量使用相同系统、版本和提交范围，并保存原稿、修改稿及两次报告。记录日期和处理步骤，避免把“换了系统”“删掉了一章”造成的差异当作文字修改效果。
即使条件较一致，也要检查内容质量：术语是否失真、引用是否丢失、数值和单位是否变化。一个更低的数字不能抵消错误的数据或论证。
有“其他系统预测”，等于其他系统报告吗？
不能这样理解。产品上的预测信息和对应平台正式生成的报告，需要按商品说明分别看待。如果正式要求明确指定某类报告，就应确认你购买的服务能否交付该报告，而不是从一个附加选项名称推断。
建议保存一张比较记录表
至少记录：稿件文件名、文件日期、系统与版本、提交范围、语言、报告指标名称、检测日期和实际修改内容。没有这些条件，只记录“从多少变成多少”，对后续判断的帮助有限。
例如，“A稿在系统甲检测”与“删掉参考文献后的B稿在系统乙检测”同时变了多个条件，不能用来证明某项修改产生了多大效果。
接下来做什么？
- 确认报告用途和接收方要求。
- 核对指标、文件、范围及系统信息。
- 阅读对应段落，检查事实与表达问题。
- 必要时在可比条件下复检，并保存记录。
还没选服务，可先看查重与AI检测选择指南。明确需要辅助检测后，再查看Detect当前说明。
编辑核对日期：2026年9月21日。产品界面、价格及服务规则可能调整，请以实际页面和结算信息为准。
