回声笔AI接口服务，专治论文AIGC率过高

随着知网、万方、维普等论文平台全面上线AIGC检测功能，越来越多的论文面临着更加严峻的AIGC检测的挑战，目前已有不少的学校要除却原有的查重报告外，还额外要求学生提交论文的AI检测报告。
各大平台的AIGC检测的技术原理，大部分都会用到大模型，可以说是用AI检测AI，以至于有人吐槽“全人工手写也会被识别为AI”。不过，有要求就会有需求，有需求就会有商机。
所以有很不少的平台提供了降重、降AIGC的在线服务。不过，提供接口服务的平台几乎看不到，对于想进入到该领域创业的开发者来说是一个需要面临的问题。此前曾联系过一家提供同类接口服务的平台，费用高得惊人，1万元起步，如果自己去打造一个降AIGC、降重的核心服务的话，更是耗时耗力。
今天向大家推荐一个学术论文大模型的API服务：回声笔AI，它提供了降重接口、降AIGC接口服务，同时还提供了复合接口，一次请求实现降重和降AIGC。此外，它还提供接口定制，支持请求时携带文档，可对指文档指定的部分进行降重/降AIGC，改写完成后文档格式不变。
降重接口
降AIGC接口
定制接口，支持传输文档，对文档指定的部分进行处理，处理完成后文档格式不变
回声笔AI，通过使用大量高质量的手写学术论文进行训练，让大模型具有模仿手写论文的能力，这非提示词工程可比。话不多说，现在就带着各位体验一遍，注意：不充值也能体验！不充值也能体验！不充值也能体验！

网址

https://llmapi.fit?source=cnblogs

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查看接口文档

文档地址为：
https://llmapi.fit/docs
可阅读详尽的接口文档

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体验一把降AIGC的效果

根据文档，使用接口密钥，使用python构造一次降AIGC

请求构造

import requests

api_key = "*******"

url = "https://api.llmapi.fit/completion/reduce"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {api_key}"
}
data = {
    "text": "幼儿教育作为个体发展的奠基阶段，其质量直接关联终身学习能力的构建。脑科学研究表明，3-6 岁儿童大脑神经元突触连接处于高速发展期，此阶段的教育干预需遵循 “体验优先” 原则。游戏化教学作为符合幼儿认知特点的实践模式，通过情境创设、角色扮演等形式，能有效激活前额叶皮层与海马体的协同活动，促进语言表达、逻辑推理等核心能力的分化。当前教育实践中，部分机构存在 “提前学术化” 倾向，将识字、算术等技能训练置于首位，这与皮亚杰认知发展阶段理论中前运算阶段的思维特征相悖。优质的幼儿教育应着力构建 “玩中学” 生态系统，教育者需以观察者、引导者的双重身份，在自由游戏中捕捉幼儿的兴趣点，通过开放性问题设计推动其从具象思维向抽象思维过渡，最终实现认知、情感与社会性发展的协同共进。",
    "service_type": "jc"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

响应值

{
    "code": "success", 
    "message": "", 
    "request_id": "9c41c52b50e444f4ba489eb554370922", 
    "output_text": "人的成长是一个循序渐进的过程，而幼儿教育是这个过程中的第一粒种子，它对于人们后续的学习有着至关重要的影响。根据脑科学的原理，人的大脑中神经元突触连接在3到6岁之间发展得最快，因此这个时期的孩子应该接受以“体验”为主导的教育方式。而如 何贯彻这种教育理念呢？游戏无疑是最合适的途径。在真实的游戏环境里，孩子们通过模仿和角色扮演等方式让前额叶皮层和海马体充分地联动，使得语言表达能力和抽象思维能力等可以 得到充分发展。然而，一些托幼机构过于重视“早期知识灌输”，比如让幼儿过早接触读、写、算等技能学习，而忽略了上述脑科学的研究成果和皮亚杰的认知发展阶段理论所指出的，学龄 前儿童的思维主要集中在前运算阶段，以直觉形象思维为主，不具备逆向可逆性的特征。因此，幼儿教育的重心应该放在营造一个“寓教于乐”的氛围，教师应该像园丁一样，蹲下来观察每 一朵花的成长，在自由游戏中了解孩子的兴趣所在，通过有针对性的开放式提问来引导他们探索抽象概念，让孩子们在轻松愉快的环境中实现智力、情感以及社交技能的全面发展。", 
    "input_text_count": 326, 
    "service_type": "aigc"
}

原文的AIGC特征值

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