AIGC查重原理主要基于自然语言处理（NLP）和机器学习技术，通过深度分析文本内容来识别其中的AI生成痕迹。

以下是关于AIGC查重原理的详细解释： 一、技术基础 机器学习算法：AIGC利用机器学习算法对文本信息进行特征提取和表示，以便进行相似度计算。

在模型训练阶段，需要使用大量的文本数据进行训练，以获取有效的特征表示和相似度度量方法。

自适应控制理论：AIGC会根据实时的网络数据流量和用户需求动态调整模型参数，实现自适应的数据处理和查重功能。

这种结合使得AIGC能够高效处理不断变化的网络信息。

二、查重方式 固定句式结构和语义连贯性：AI生成的文本可能具有可识别的句式结构特点和语义连贯性问题，这些可以作为检测的依据。

例如，若文本中出现大量简单重复的表述，或者逻辑关系不清晰，便可能被怀疑是由AI生成。

前后文关系分析：AIGC检测系统在进行AI检测时会分析论文中的前后文关系，以确保检测的准确性。

因此，提交检测时需要提交论文的全部内容。

知识增强的检测技术：如知网推出的AIGC检测服务系统，使用“知识增强AIGC检测技术”和若干检测算法，从语言模式和语义逻辑两个方面进行检测，以识别学术文本中的AI生成内容。

大数据资源：检测系统会利用大量的文献大数据资源，这些资源是结构化、碎片化和知识元化的，以提高检测的准确度。

三、应用场景 信息检索：通过AIGC系统，用户可以及时准确地获取所需信息，提高信息检索的效率和质量。

网络安全：AIGC查重原理在网络安全领域也有重要应用，可以帮助识别和消除网络上的重复内容，减少垃圾信息和恶意内容的传播。

大数据分析：在处理大规模文本数据时，AIGC能够高效地进行去重和分类，为数据分析提供有力支持。

四、降低AIGC查重率的方法 增强原创性：从零开始衡量和塑造自我观念，用立体化语言表达心中所想，确保句子核心含义不变时可以适当使用近义词援引产生转化效应。

调整句型形态：可以通过微调语序、独具匠心地设计不同类型结构或归并拆分原文，提高文章吸引力和阅读体验。

人工审核和编辑：对生成的内容进行仔细的阅读和理解，检查内容的逻辑连贯性和语言流畅性，修改或重写与已知资料高度相似的部分。

综上所述，AIGC查重原理是一种基于机器学习和自然语言处理技术的先进方法，通过深度分析文本内容来识别其中的AI生成痕迹。

它在信息检索、网络安全和大数据分析等领域具有广泛的应用前景和实际价值。