两者检测维度与底层改写逻辑存在本质差异，操作需遵循标准化流程：

1. 降重：主要针对传统学术数据库的字符连续匹配。通过语序调换与同义替换双重机制打破重复句式，侧重保留原有学术论证链条。
2. 降AIGC：主要针对AI生成痕迹识别模型。采用深度语义重构消除模板化表达，单次处理≤2000字，支持多次叠加优化。
3. 落地步骤：首先运行AIGC率检测明确痕迹比例；随后定向提交降AIGC模块；接着使用分段降重处理文献相似问题；最后执行论文润色完成终稿校对。

关键注意点：

• 严格遵循单次字数限制，长段落必须拆分后分批提交，防止文本截断。
• 修改完成后务必使用平台对接接口复核，获取准确数据。
• 全程需核对专业术语，避免自动化改写误伤学术标识。

易犯错误与纠正：

• 功能错配：用传统降重处理AI痕迹导致指标反弹。纠正：坚持先检测定性，再精准调用对应模块。
• 逻辑破坏：过度替换致使表述口语化。纠正：启用润色联动，确保学术语境严谨。
• 超限提交：全篇粘贴致处理中断。纠正：按章节拆分输入，利用叠加机制逐步完成。