• 碩博初稿查重系統 498.00元/篇
  ? 語種：中文,英文,小語種? 適用：雜志社投稿，職稱論文? 簡介：碩博初稿檢測（一般習慣叫做碩博預審版），論文查重檢測上千萬篇中文文獻，超百萬篇各類獨家文獻，超百萬港澳臺地區學術文獻過千...

  開始檢測
• 維普查重(大學生版） 4.00元/千字
  ? 語種：中文,英文? 適用：雜志社投稿，職稱論文? 簡介：學位論文查重,維普大學生版論文查重系統：高校，雜志社指定系統，可檢測期刊發表，大學生，碩博等論文。檢測報告支持PDF、網...

  開始檢測
• 本科高校內部版系統 288.00元/篇
  ? 語種：中文,英文,小語種? 適用：雜志社投稿，職稱論文? 簡介：比定稿版少大學生聯合比對庫，其他數據庫一致。出結果快，價格相對低廉，不支持驗證，適合在修改中期使用，定稿推薦PMLC。—...

  開始檢測
• 萬方論文查重系統 4.00元/千字
  ? 語種：中文? 適用：雜志社投稿，職稱論文? 簡介：畢業論文查重,萬方查重系統，涵蓋期刊、學位論文、學術成果、學術會議論文的大型網絡數據庫；比肩中國知網的學術數據庫。最多支...

  開始檢測

在人工智能技術快速發展的今天，AIGC（人工智能生成內容）已經滲透到編程領域。越來越多的開發者開始使用AI輔助編寫代碼，這給學術界和產業界帶來了新的挑戰——如何有效識別和檢測AI生成的代碼，確保程序代碼的原創性成為亟待解決的問題。

隨著AI編程助手的普及，代碼抄襲行為呈現出新的特點。《2025年全球學術誠信報告》顯示，計算機科學領域的學術不端案例中，有37%涉及AI輔助的代碼抄襲。傳統基于文本相似度的查重方法在面對AI生成的代碼時往往效果不佳，這促使代碼AIGC查重技術應運而生。

代碼AIGC查重主要面臨三大挑戰：首先，AI生成的代碼具有高度可變性，相同功能的代碼可能有多種表達方式；其次，AI會學習大量開源代碼，導致生成的代碼與現有代碼存在部分相似；最后，開發者可能對AI生成的代碼進行二次修改，增加了檢測難度。

現代代碼查重系統采用抽象語法樹（AST）作為核心分析工具。通過將代碼轉換為樹狀結構，可以剝離變量名、注釋等表面特征，專注于程序邏輯的本質相似度。研究表明，AST分析方法對AI生成代碼的檢測準確率可達82%。

控制流圖（CFG）反映了程序的執行路徑。通過比較兩個代碼段的控制流相似度，可以有效識別經過表面修改的抄襲代碼。某雙一流高校的研究團隊發現，結合AST和CFG的雙重分析方法，可以將AI生成代碼的識別率提升至89%。

最新的研究開始采用深度學習模型來識別AI生成代碼的特征模式。這些模型通過分析大量人工編寫和AI生成的代碼樣本，學習區分兩者的細微差異。實驗數據顯示，基于Transformer的檢測模型在特定測試集上的準確率超過91%。

在實際應用中，代碼查重系統需要平衡檢測精度和運行效率。一個典型的查重流程包括：預處理（去除注釋、標準化變量名）、特征提取（生成AST/CFG）、相似度計算和結果分析。值得注意的是，不同編程語言的查重策略需要針對性調整。

對于教育機構而言，建立完善的代碼查重機制尤為重要。某知名計算機學院通過引入先進的查重系統，將學生作業中的代碼抄襲率降低了63%。該系統不僅能檢測直接復制，還能識別經過重構和模塊重組的抄襲行為。

開發者可以采取以下措施確保代碼原創性：理解每行代碼的實際功能，避免盲目使用AI生成結果；對AI生成的代碼進行充分修改和優化；保留代碼開發的過程記錄；在團隊協作中明確代碼貢獻歸屬。

學術界則建議：建立代碼提交的完整日志要求；開發針對特定領域的代碼查重工具；制定適應AI時代的學術誠信規范；開展編程倫理教育。

PaperPass研發團隊針對代碼AIGC查重的特殊需求，開發了多維度檢測算法。該系統支持20余種編程語言的深度分析，能夠識別經過多種變換的相似代碼。用戶上傳代碼后，系統會生成詳細的相似度報告，標注潛在問題片段，并提供修改建議。

PaperPass的代碼查重服務特別適合以下場景：課程作業提交前的自我檢查；學術論文中算法代碼的原創性驗證；開源項目貢獻的代碼審查。系統采用分布式計算架構，能夠在短時間內處理大規模代碼庫的比對任務。

值得一提的是，PaperPass的代碼特征數據庫持續更新，能夠跟上AI代碼生成技術的發展步伐。系統會定期納入新的AI生成代碼樣本，保持檢測模型的時效性。根據內部測試數據，當前版本對主流AI編程助手生成代碼的識別率達到行業領先水平。