2025最新论文降AI率实测：DeepSeek+豆包+Gemini指令合集，AIGC率87%降至5%！！

辛辛苦苦肝出来的论文，因为逻辑太通顺、用词太规范，直接被检测系统判定为高风险AI生成。这种误判，本质上是因为你的写作习惯和通用大模型的训练语料撞车了。

为了帮大家拿回属于人类的原创权，我花了一周时间，针对 DeepSeek、豆包、Gemini 这三款主流模型，摸索出了一套反套路指令集。

既然算法想抓我们，那我们就从结构熵、语言颗粒度、信息密度三个维度反向拆解。

⚡️ 第一阶段：三大模型降AI指令（硬核手搓版）

不要直接问AI怎么降AI率，那样它只会给你换几个近义词，毫无作用。你需要针对每个模型的特长，下达破坏性指令。

1️⃣ DeepSeek：反向重构（粉碎AI式排比）

🎯 核心原理：AI生成内容最大的特征就是结构极度对称（比如：首先-其次-最后）。DeepSeek 推理能力强，我们用它来强制打破这种完美的对称性。

📋 复制这条去结构化指令：

【结构熵增改写】

请对这段文本进行反结构化重写，严格遵守以下三点：

切断逻辑链：严禁使用综上所述、一方面...另一方面等显性连接词。请用隐性的语义承接来替代所有的过渡句。

拒绝排比：如果原段落中有列表或分点论述，请强制将其融合为一段连贯的长文本，不要出现任何数字序号。

倒置叙事：将背景-过程-结果的常规叙事逻辑，改为结果前置-倒推原因的倒叙结构，模拟人类跳跃性的思维模式。

2️⃣ 豆包：去翻译腔（注入本土化颗粒度）

🎯 核心原理：很多论文被判AI，是因为充斥着致力于、不仅...而且这种翻译腔极重的词。豆包懂中文，用它来把机器语言还原成有温度的人类语言。

📋 复制这条人话还原指令：

【语言颗粒度细化】

请将这段学术文本转化为更符合中文母语习惯的表达，重点执行：

剔除万能动词：删除文中所有的进行、实施、开展等无实义动词。例如将进行了详细的分析直接改为深入剖析了...。

禁用大词：将极大地、显著的、完美地等空洞形容词全部删除，或替换为具体的程度副词。

句式非标化：在陈述句中适当混入1-2个反问句或感叹句（如但这真的有效吗？），打破AI生成内容一成不变的陈述语调。

3️⃣ Gemini：信息稀释（对抗通用语料）

🎯 核心原理：Gemini（Google系）拥有庞大的知识库。针对被判内容空洞的段落，用它来植入高特异性的信息，让检测器无法在通用训练集中找到匹配项。

📋 复制这条高密度指令：

【特异性信息植入】

请通过增加特异性细节的方式降低这段话的AI疑似度：

量化模糊概念：将文中所有的许多、大量、普遍，根据常识修改为超过75%、近半数等带有模糊精度的表达。

场景限定：在所有的理论阐述前，必须加上极具体的限定条件（如在2024年的特定市场环境下），避免出现AI那种放之四海而皆准的绝对化废话。

模拟引用：在论点后方，模仿学术规范，补充一句正如该领域主流观点所认为的，增加文本的文献综述感。