资料来源：新华社每日电报将于5月21日 五月 - 集：新华社每日电报记者 在过去的两年中，代表AI一代毕业论文的大学一直是一个趋势，但是某些论文的AI率也偶尔发生。最近，诸如“莲花池塘中的月光”和“徘徊地球”之类的经典作品已被注意到，AI的速度很高，这再次引起了关于“原始论文以高度AI的惩罚”等主题的讨论。 根据调查，许多学生担心论文的AI率会出错并影响终点，他们仍然会花钱来降低AI的速度。您需要查看AI论文的比率吗？现有的AI率检测可靠吗？如何防止“仅AI理论”？新华社每日电报记者进行了调查。 AI率的“超出标准”增加了“记住毕业” 一个随着越来越多的大学在纸质审查系统中包括“ AI产生的内容发现率”（从因此称为AI率），在大量社交媒体平台上寻找AI纸质纸上的“红光”的投诉和帮助，该怎么办？ 北京大学的毕业生张Yufan（化名）说：“我自己的'手工制作'纸的AI率是85％。我是人机吗？”记者拥有主平台的纳格布（Nagbrowse），发现具有原始论文的学生AI率高于60％的学生“受到了很多感动”，有些甚至100％。一位网民说：“想法和语言是他们自己的，AI率是100％。发生了什么？” 为了找出答案，有人上传了“月光到莲花池塘”和“徘徊的地球“对于常用的AI速率检测系统。结果表明，通常怀疑的AI生成两件作品达到62.88％和52.88％。随后宣布，“ Tengwang Pavilion中的AI的AI速率”达到100％。Netizens开玩笑说：“建议取消Wang Bo Bo's'''。” 在这一点上，越来越多的大学生开始“说不公正”。西方一所政治和法律NA大学的一项研究秦成（Qin Cheng）说，在对AI率进行测试时，甚至他的大学，班级，学生人数和名字都被判断为AI一代，“我不明白这类考试的重要性是什么。”许多受访者问：“ AI是人类创建的工具，并模仿人们。现在，人们被迫通过AI速率做到了。” 记者发现，并非所有大学都清楚地意识到了测试论文的AI率，但是焦虑正在扩散。记者浏览了主要的社交媒体平台，发现许多毕业生担心这会影响完成和找到工作。在微博中称为“仇恨论文”的主题下，纸质AI的速度激发了人们对负面经验的激烈讨论，一些MTECHERS和非学生毕业生也加入了投诉小组。 随着“ AI降低税率”的增加，“减少人工智能商机”的压力已经出现。记者的调查发现，花费花钱的主要平台上的广告无处不在，价格从十二个元到公路 - Yuan。一些商人在获得钱后没有赚钱。当将其降低到承诺的数字时，据说“不会再锁定钱了”。 记者与博客作者随机聊天，以“降低AI利率服务”。另一方说，一篇文章为30,000个单词，AI率为45％，可以减少到150元的单个数字。该过程是“纯Manu -manu调整”，但您必须支付50％的FEE首先。 您需要尝试AI费率吗？ MWILL当前的测试技术期望吗？ 西部地区一所政治和法律大学的一名教授教导说，人工智能在教育中的融合是不可避免的趋势，但是我们必须照顾滥用AI并将AI技术用于“正确的道路”而造成的学术欺诈。记者发现，尽管人工智能技术在材料，写作等的整合中变得更加“智能”，并且其对教育和教育的干预变得越来越深，以防止学生“ AI依赖”并干扰毕业论文研究的有效性，但一些大学开始参加AI参加学院。 例如，富丹大学发布了一份文件，以通过详细要求和权利对使用AI工具的学生的罚款，例如禁止使用AI工具进行研究计划设计和创新方法设计。北京正常大学要求学生使用生成AI来完成作业，而生成的内容直接不能超过整个文本的20％。天津科学技术大学确定，如果本科毕业论文的AI率超过40％，该大学将向需要自我检查和自我纠正的学生发出警告，并在变更后重新评估相关的渠道检查渠道。 记者发现，由于相关的技术和标准仍处于探索阶段，因此，大学目前在处理超过标准的AI费率方面更加谨慎，而在指导变化方面比直接等同于写作或窃。 那么，现有的AI速率检测模型是否可靠？许多专家教导说，首先，“ AI一代”不是“ AI原始”，而是基于人类创造和模仿人类思维表达的模式的AI合成的“产品”。 AI纸反I。牙齿基本上是基于概率的计算，不能得出结论：“论文是由AI形成或由AI完成的”。 同时，现有的AI速率检测平台的评估标准是不同的，发现方法是偏见。 CNKI和VIP检测的AI速率的结果通常低于Papery和Papass。记者尝试了结尾论文，发现Papery和PaperPass中的AI率分别为50％和70％，在CN检测系统中只有5％。 “我们的学校介绍了CNKI AIGC（今年人工智能产生的内容）的发现系统。从工程的角度来看，尽管AIGC的发现可能会提供值得从纸张结构结构的术语中进行研究的建议，但它也暴露了程序表达和目的描述的问题，这些问题易于像AIGC一样误解。”一位教授告诉WES的一所政治和法律大学t。 兰州大学高等教育研究所副教授Lu Yangyang指出，发现和发现率的AI率是重要的语言发现。不仅可以通过更改语言来避免发现，从而使“ li gui”摆脱正义，而且还有虚假错误的风险，使“ li kui”错误。通过简单地通过分析回顾“税检查”语言释放的结果可以受到保护和促进。 “ AI知道将被用来探索AI启用的“良好教育方法” 专家教导说，AI工具已成为学习的重要助手。一方面，大学应该避免“唯一的AI是以下”，并且不允许工具错过人们的思维和判断。另一方面，他们需要优化检测技术，提高参与AI的学术标准发现率的灵活性，并在分层，等级和阶层和步步。 接受采访的一位教授指出，学术论文包含大量的专业术语和逻辑论点，而卡卡（Kakah）的使用模型非常重要。 Inirerekomenda na ang mga kaugnay na kagawaran, unibersidad, at mga institusyong pang -agham na pang -agham ay bumubuo ng isang magkasanib na puwersa upang makabuo ng mga natural na algorithm sa pagproseso ng wika at mga modelo ng pag -aaral ng makina na angkop Para sa Mga Papeles na Pang -Akademiko，Palawakin Ang Saklaw Ng数据库，位于Tumpak na pagsusuri ng Mga Natatanging的Nagsasagawa ng detalyado instrukang istruktura ng文本。 教授认为，使用“固定的领导者”来衡量具有不同标准的论文的“千篇一律”。建议大学根据自己的学科特性选择AI速率检测工具，同时探索和设置适合学术论文的AI率间隔，设置不同的基于不同学科和纸张类型的特征，限制了对OUSAI率率的限制，以提高其脚的灵活性参与参与费率的参与 提高集成（包括AI速率检测）背后的“支持”也很重要。教育部人工智能专家团体秘书长Guooqing促进了教师的小组建设的飞行员制造的飞行员，并指出，大型Ai-General模型的“增长”种植的语料库具有不同的资源，并且很难区分真正的和错误，并且很容易分离。为了提高准确性并确定AI发现率，除了纠正大型模型外，还应评估和管理其背后的语料库。建议在建立基本的，常识和-akda Informatio中探索相关系和大学n信息。 实际上，关于“ AI率”的公众讨论的背后是人工智能期间一种新的高等教育模式的希望。北京师范大学教授兼未来教育高级创新中心执行主任Yu Shengquan指出，在教育和教学中应用智能技术的方向将是支持扩大学生能力的工具。建议高等教育领域探索适合信息时代的教育模型，从对分布式识别的个人理解与人机相结合，开发了多态，多态，多环境和跨越课程系统的转变，并创建了以增长为中心的增长模型。 记者发现，一些大学在教学系统中包括人工智能课程。例如，福丹大学计划推出“ AI课程”以实现“ AI Cou涵盖所有本科生和毕业生的RSE。”在兰州大学等大学中，“人工智能 +课程”教学模型逐渐应用。 罗阳教导说，在我国，AI技术在高等教育领域的应用仅在童年时期。在加强有关机构机制和基础设施水平的标准和指南的同时，建议开发更多不同的AI课程，同时改善AI阅读教师，学习和加强技术道德。为了检测AI速率，我们应该对我们进行中立处理并进行合理的评估，并通过使用优化它并通过勘探进行改进。