上周遇到一个机械工程专业的研究生，他的硕士论文在万方检测出73%的AI率。他很郁闷，因为他确实做了大量的实验，数据都是真实的，为什么万方还是判定AI率这么高？在仔细看了他的论文后，我发现问题出在数据的描述方式上。他只是简单地说"实验得到了以下数据"，然后就是一堆数字，完全没有说明这些数据是怎么来的、实验过程中遇到了什么问题。这种写法在万方看来，就像是AI随便生成的数据。
万方数据库在理工科院校使用得比较多，它对AI文本的判定有自己独特的标准。如果说知网看重格式规范，维普看重语言自然度，那万方就是特别看重数据的真实性和实验描述的详细程度。很多理工科同学的论文内容扎实，但就是不会写，结果万方给了个高AI率，真的很冤枉。
万方为什么会判定AI率高
在帮助很多理工科学生处理万方AI率的过程中，我总结了几个万方特别敏感的点。
首先是数据来源的模糊性。万方会仔细检查你的数据是不是真实的。什么叫真实？不是说数字本身真不真，而是你有没有清楚地说明这些数据是怎么获得的。如果你只是写"通过实验测得某某数据"，万方会觉得这太笼统了，真实的实验应该有详细的过程描述。
其次是实验条件的缺失。真实的实验都是在特定条件下进行的，温度、湿度、气压、仪器精度，这些都会影响实验结果。如果你的论文中完全没有提到这些实验条件，或者只是一笔带过，万方就会怀疑你的实验是不是真实的。因为AI生成的实验描述，往往就是缺少这些具体的条件说明。
还有就是问题和异常情况的忽略。任何真实的实验，都不可能一帆风顺。总会遇到一些问题，比如仪器出了点小故障、某次测量的数据明显异常、实验条件不太理想等。如果你的论文中完全没有提到这些"不完美"的地方，全都是顺利进行、结果理想，万方反而会觉得这不真实。
最后是数据分析的过于简化。真实的数据分析应该是一个复杂的过程，需要选择合适的分析方法、处理异常值、进行误差分析等。如果你只是简单地说"对数据进行了处理和分析"，然后就给出结论，万方会认为这个分析过程太过简化，像是AI生成的。
从万方报告中找到处理重点
拿到万方的检测报告后，你会发现万方报告的标注方式和知网、维普有些不同。万方不仅会标注AI率高的段落，还会给出具体的提示，比如"数据来源不明确"、"实验描述过于简单"、"缺少过程细节"等。这些提示其实非常有用，它们直接告诉你问题出在哪里。
我建议先把报告中标注的所有段落列出来，然后按照类型分类。通常会有这么几类：实验方法描述、数据呈现、数据分析、结果讨论。不同类型的段落，处理的策略是不一样的。
对于实验方法描述类的段落，重点要补充的是实验的详细过程和条件。不要只说做了什么实验，要说清楚怎么做的、为什么这么做、用了什么设备、参数是怎么设定的。
对于数据呈现类的段落，重点要补充的是数据的来源和获取方法。每一组数据都要交代清楚是通过什么方式测得的、测量了多少次、数据的精度和误差范围是多少。
对于数据分析类的段落，重点要补充的是分析的过程和方法选择的理由。不要只给出分析结果，要说明用了什么分析方法、为什么选择这个方法、分析过程中发现了什么问题、怎么处理的。
对于结果讨论类的段落，重点要补充的是对结果的深入解读和与理论的对照。不要只说结果符合预期，要分析为什么会出现这样的结果、和之前的研究有什么异同、有什么新的发现。
补充实验细节的具体方法
很多同学说，我知道要补充细节，但不知道怎么补。其实补充实验细节并不难，关键是要回到你实际做实验的过程中去。
首先，翻出你的实验记录本。做实验的时候，你应该有详细的记录，包括每次实验的日期、时间、环境条件、使用的仪器、具体的操作步骤、观察到的现象、测量的数据等。把这些记录重新看一遍，你会发现有很多细节可以写进论文。
比如，你在实验记录中写着"2024年3月15日，室温23度，湿度55%，使用XX型号测力仪，量程0-500N，精度0.01N，进行了第一组实验"。这些信息非常重要,应该都写进论文里。但很多同学在写论文时，只是简单地说"使用测力仪进行了实验"，把这些宝贵的细节都省略了。
在描述实验步骤时，不要只列出步骤一二三四。要说明每个步骤为什么这么做、有什么注意事项、实际操作中遇到了什么问题。比如"在安装试件时，原计划采用XX方式固定，但发现这样固定不够稳定，后来改用了YY方式，增加了两个辅助支撑点"。这种对实验过程的真实记录，是AI绝对生成不出来的。
在描述实验现象时，要尽可能详细和具体。不要只说"观察到XX现象"，要描述这个现象的具体表现。比如"当荷载达到250N时，开始观察到试件表面出现细微裂纹，裂纹从中心向四周扩展，扩展速度约为2mm/s。当荷载增加到320N时，裂纹突然扩大，伴随轻微的响声"。这种详细的现象描述，会让万方觉得这确实是一个真实的实验观察。
数据呈现的正确方式
在理工科论文中，数据是最核心的内容。但很多同学在呈现数据时，方式不对，导致万方判定AI率高。
首先，每一组数据都要有清晰的标注。不要只是给出数字，要说明这些数字代表什么、单位是什么、是在什么条件下测得的。在表格中,不仅要有数据，还要有测量条件、测量次数、平均值、标准差等信息。
其次，对于重要的数据，要说明测量的过程。不要只说"测得XX数据"，要说"通过XX仪器，在YY条件下，重复测量了ZZ次，取平均值得到XX数据"。这种详细的说明，会大大提高数据的可信度。
再次，对于异常数据，不要回避，而是要正面说明。真实的实验中，总会有一些异常数据。如果你把这些异常数据都隐藏起来，只呈现"完美"的数据，反而会让万方怀疑。正确的做法是，把异常数据也列出来，然后说明这些数据为什么异常、是否剔除、如果剔除的理由是什么。
举个例子，你可以这样写："在第三次测量中，得到的数值为185.6，明显偏离其他测量结果（其他测量结果在195-198之间）。经检查发现，该次测量时试件的固定螺栓有轻微松动。重新固定后再次测量，得到的结果为196.3，与其他测量结果吻合。因此，将185.6的数据剔除，不纳入最终分析"。
这种对异常数据的处理说明，非常重要。它不仅让你的数据更可信，也体现了你对实验的认真态度。
数据分析部分的优化
数据分析部分是很多理工科论文的薄弱环节。很多同学只是简单地说"对数据进行了统计分析"或者"使用Origin软件进行了拟合"，然后就给出结果了。这种写法太过简化，万方会觉得分析过程不够真实。
在写数据分析部分时，要详细说明分析的方法和过程。首先，说明为什么选择这个分析方法。不同的数据类型和研究目的，适用的分析方法是不一样的。你要解释清楚，为什么你的数据适合用这个方法分析。
比如，你可以这样写："本研究的数据呈现明显的非线性特征，因此不适合使用简单的线性回归。在对比了多项式拟合、指数拟合、对数拟合等几种方法后，发现二次多项式拟合的拟合度最高（R²=0.987），因此选择使用二次多项式拟合"。
其次，说明分析的具体过程。使用了什么软件、设置了什么参数、进行了几次拟合、最终选择了哪个模型。这些过程性的信息都要写进去。
再次，说明分析中遇到的问题和解决方法。在数据分析过程中，总会遇到一些问题，比如数据的分布不理想、拟合效果不好、模型参数难以确定等。把这些问题和你的解决方法都写出来，会让分析过程更加真实可信。
最后，对分析结果进行详细的解读。不要只给出几个统计参数，要说明这些参数的意义、它们反映了什么规律、与理论预期是否一致、如果不一致可能的原因是什么。
使用零感AI处理万方文本
在手动补充了这些实验细节和数据说明之后，就可以使用零感AI的万方模式来优化语言表达了。
万方模式的特点是会特别注重保留你添加的实验细节和数据信息。在优化语言的同时，确保这些关键信息不会丢失或被改动。所以在使用之前，你要先确保这些关键信息都已经补充完整了。
在处理的时候，建议按照论文的章节顺序，一节一节地处理。每处理完一节，先检查一下，确保实验数据、仪器型号、测量条件这些关键信息都没有被改动。如果发现有改动，要及时改回来。
特别要注意的是数值和单位。零感AI在处理时会尽量保持数值不变，但有时候可能会出现单位改动或者数值格式变化的情况。比如原来是"25.6 N"，处理后变成了"25.6牛顿"。虽然意思一样，但在论文中最好保持统一的格式。所以处理后一定要仔细检查这些细节。
还有一个重要的点是图表的说明。万方很重视图表和正文的对应关系。在使用零感AI处理正文时，要确保对图表的引用和说明都准确无误。如果正文中提到"如图3-2所示"，处理后这个引用不能改变，也不能丢失。
处理后的验证和调整
用零感AI处理完之后，不要急着提交检测。先花时间做一个全面的检查。
首先检查所有的实验参数和数据是否准确。一个一个数字地对照，确保没有任何改动或错误。特别是那些关键的数据，比如实验条件、仪器参数、测量结果，这些绝对不能出错。
其次检查实验流程的描述是否完整清晰。从头到尾读一遍实验方法部分，看看一个没做过这个实验的人，是否能根据你的描述重复这个实验。如果描述还不够清楚，需要继续补充细节。
再次检查图表和正文的对应关系。每个图表在正文中都应该有对应的说明和讨论。检查一下图表的编号、标题、正文中的引用是否都正确。图表中的数据是否和正文中提到的数据一致。
最后通读全文，检查语言表达是否自然流畅。虽然经过了工具处理，但有时候还是会有个别句子读起来不够顺。把这些不够顺的地方手动调整一下。
如果复检AI率还是偏高
按照上面的方法处理后，大部分情况下万方的AI率都能降到满意的水平。但有时候可能还会有个别段落AI率偏高。这时候要具体分析一下原因。
如果是实验方法部分AI率还高，很可能是因为实验描述还不够详细。回过头看看，是不是还有哪些实验细节没有写进去。比如实验前的准备工作、试件的处理方法、仪器的校准过程、实验的环境控制等。把这些都补充进去，AI率应该就能降下来。
如果是数据分析部分AI率还高，可能是因为分析过程的描述还不够充分。要说明为什么选择某个分析方法、分析的具体步骤是什么、分析中遇到了什么问题、怎么解决的、最终得到的结果是什么。把这个完整的分析过程都写出来，AI率就会降低。
如果是结果讨论部分AI率还高，可能是因为讨论的深度不够。不要只是简单地说结果符合预期或者与理论一致。要深入分析结果背后的原因，讨论结果的意义和价值，指出研究的创新点和局限性。这种深入的讨论，是AI很难模仿的。
理工科论文降AI的特殊性
相比文科论文，理工科论文降AI有它的特殊性。这种特殊性主要体现在，理工科论文更依赖数据和实验的真实性。
文科论文可以通过调整论述方式、改变语言表达来降低AI率。但理工科论文不一样，如果你的实验数据是假的或者实验描述不真实，再怎么调整语言也很难降低AI率。所以理工科论文降AI的关键，是要确保你有真实的实验基础。
如果你的实验确实是认真做的，数据确实是真实测得的，那么降AI就不是一件难事。关键是要学会如何把这些真实的实验过程和数据完整地呈现出来。不要怕啰嗦，不要怕细节太多。在万方看来，正是这些详细的实验细节和数据说明，才证明了你的研究是真实的。
相反，如果你的论文缺少真实的实验基础，只是拼凑了一些数据和理论，那无论怎么处理，AI率都很难降到理想水平。这时候需要做的，不是想办法降AI率，而是要回到实验室，认真补充缺失的实验工作。
一些实用建议
最后，给理工科同学一些实用的建议。
第一，养成详细记录实验过程的习惯。在做实验的时候，把每一步操作、每一次观察、每一个数据都详细记录下来。这些记录不仅对写论文有用，对降AI更是至关重要。
第二，保存好实验的原始数据。包括测量数据、处理过程、分析结果，都要完整保存。写论文时，可以从这些原始资料中提取需要的信息。如果AI率高，也可以从这些原始资料中找到更多可以补充的细节。
第三，重视实验照片和记录。如果可以的话，在实验过程中拍一些照片，记录关键的实验环节和现象。这些照片虽然不一定都放进论文，但它们能帮助你回忆起更多的实验细节，让你的描述更加真实。
第四，和导师多交流。导师通常有丰富的科研经验，知道实验应该怎么做、论文应该怎么写。在处理AI率问题时，不妨和导师聊聊，听听他的建议。很多时候，导师一句话就能点醒你，让你明白问题出在哪里。
第五，不要急于求成。降低万方AI率，需要补充大量的实验细节和数据说明，这个过程可能需要几天甚至一两周的时间。不要指望一天两天就能搞定。踏踏实实地补充内容，认认真真地优化表达，最终一定能达到理想的效果。
万方的AI检测虽然严格，但它检测的标准是明确的，就是看你的研究是不是真实的。如果你的研究确实是真实的，只是不会表达，那就学着把实验过程详细地写出来。如果你的研究本身就不够扎实，那就趁这个机会把缺失的工作补上。无论哪种情况，降AI的过程都是一个让论文更完善的过程。