AI内容合规检测与优化
支持主流模型识别 · 中文专项优化
论文 · 作业 · 自媒体 · 小说剧本创作 · 商业写作
避免误判，降低合规风险，提升内容可信度
•精准识别AI生成风险
•定位高风险内容
•一键优化表达降AI
•多平台验证降低误判
AI内容，正在面临这些风险
越来越严格地被审查
批改内容时，越来越难区分「优秀表达」和「AI 生成」。
误判学生会带来投诉风险，放过 AI 内容会影响教学公平。
解决方案：
• 高精度中文检测降低误判
• 批量内容检测提升效率
AI 率过高可能被系统拦截，论文退回、重写、延误毕业。
一次误判，可能影响整个学期，甚至整个学习生涯。
解决方案：
• 风险内容识别、定位
• 一键最小内容优化，降低AI率
平台开始加强 AI 内容识别，流量异常下降却找不到原因。
创作内容可能因为 AI 识别而被拒收，影响收入。
解决方案：
• 多平台检测验证内容风险
• 优化内容表达，降低「AI 味」
营销稿、品牌稿、公文报告被识别为AI内容，影响信任，影响转化。
众多场景下，内容可信度至关重要。
解决方案：
• 风险内容识别、定位
• 批量检测与API接入，高效把关，降低风险
核心技术能力
构建中文专项AI识别与优化体系
持续跟踪 DeepSeek / 豆包 / 千问 / KIMI / GPT 等常见主流模型特征变化，动态更新检测策略，降低误判风险。
构建中文语义结构指纹体系，针对句式重复模式、语义平滑度与逻辑连续性进行专项识别与评估，提升中文内容检测的稳定性与可靠性。
通过结构分布图、语义平滑度分析与模式识别图表，直观展示文本风险来源，帮助用户快速定位问题区域。
文本仅用于本次检测分析，不进行存储或模型训练，确保数据安全与内容私密性。
常见问题
解答您可能遇到的问题
AI检测是否存在误判？
是的，确实存在。通过持续优化可以降低误判率，但不可能完全消除。AI检测器和AI大模型犹如矛和盾的关系，随着大模型的进步，AI检测器也必须与时俱进，否则误判会更严重，所以AI检测器必须持续更新才能减小误判率。
具体是如何保护用户隐私的？
保护用户隐私是服务的基础，目前，检测AI率，降AI率等所有功能都只是当前页面实现，刷新内容即不可见，也没有历史记录可以查询，确保不存储用户数据。从用户的角度可能确实不够方便，但这是我们为了保护用户隐私而采取的措施。
多平台检测是如何实现的？
多平台检测中除了AI率之外的其他平台都是通过其官方API接口调用实现的，后续我们将继续拓展更多主流AI检测平台提供一键多平台检测。
AI高级检测比普通AI检测有哪些不一样的地方
AI高级检测在检测中会更为精细，力求更佳准确，并且会给出AI热力图，方便用户找到AI特征最明显的段落，从而最小改动的减AI率。另外会生成检测报告，便于用户和其他人分享。
为什么需要社交媒体AI检测？
社交媒体平台正在加强对AI生成内容的识别和限流，AI生成内容可能会被算法降权，减少推荐和曝光，通过检测并修改高AI特征部分，提高内容通过率。
降AI率的效果如何？
降AI率的效果影响因素较多，比如内容长度，写作风格，内容中AI的具体情况，不仅仅是AI内容的篇幅，还有AI内容的精细程度等等因素都有关，所以不同情况输出效果存在差别，可能需要多次尝试才能获得理想结果。
AI仿写如何工作？
AI仿写分为两步，第一步是提取风格，第二步是仿写。提取风格是提取您要模仿内容的风格，通过您输入的素材提取内容特征指纹实现。输入素材越多，风格提取越准确，但不要超过10000字。仿写是根据提取的风格仿写输入文本，您可以输入内容主题要求，字数要求，模仿强度等等。风格提取保存后可以反复使用，下次直接选择使用，不用再次提取，每人至多可以保存20个风格。
AI热力图有什么作用？
内容如果被检测器认为是有AI参与完成，我们想要修改内容通过检测器时，首先需要明确要修改什么内容？也就是检测到的疑似AI内容具体是什么？从而让修改调整更有针对性，提高效率。AI 热力图就是帮助我们找到具体的疑似AI内容，从而针对性地进行修改。
AI检测原理是什么？
AI生成内容（AIGC）往往过于“完美”且“有规律”，而人类写作则充满了“不确定性”和“波动”。通过统计特征分析：困惑度与突发性，可以发现AI生成的内容与人类写作的差异，从而判断是否为AI生成内容。困惑度 (Perplexity)： 衡量文本的预测难度。AI 是基于概率预测下一个词的，因此它生成的句子通常非常顺滑、符合概率分布，困惑度较低。而人类写作经常会有意想不到的用词或跳跃，困惑度较高。突发性 (Burstiness)： 衡量句子结构和长度的变化。AI 生成的句子长度和节奏往往比较平均；人类写作则会有“突发性”——有时是一串短句，有时是一个复杂的长句，节奏感起伏明显。