从题目到定稿，一份可信的课程论文，5 步搞定。
填写题目，自动检索 真实的高引用文献，按国家标准排版引用，章节级流式生成，去 AI 化改写后导出 Word/PDF。学术写作不再焦虑。
2.1 基于注意力机制的文本表示
在自然语言处理领域，自注意力机制最早被引入用以解决长距离依赖问题[1]。Vaswani 等人提出的 Transformer 架构舍弃了循环和卷积，仅依赖注意力即可完成序列建模[1]，这一改动让训练并行化成为可能，并显著降低了长文本上的误差累积。
随后，BERT 在大规模语料上进行掩码语言建模与下一句预测的预训练[2]，将该思路迁移至各类下游任务。中文场景下，研究者结合医疗领域语料进行了进一步适配[3]。
从检索到导出，一个工作流完成
不是又一个换皮的 ChatGPT 套壳。从底层数据源到引用格式，每一步都为学术写作专门优化。
真实文献检索
Semantic Scholar、CrossRef、arXiv 三源并行调用，DOI 级去重；支持按相关性、被引、年份排序，过滤年份与文献类型。
结构化大纲
根据题目、学科与字数预算自动规划章节层级与字数分布，可拖拽编辑，支持课程论文 / IMRaD / 自由结构。
章节流式生成
选定章节后逐字流式生成，与已选文献保持上下文一致；引用以 [ref:n] 嵌入，编号自动校验，越界即丢弃。
去 AI 化改写
硬性规则 + 风格样本注入。删除套话、打散排比、调整句长方差，完整保留事实、术语和引用编号。
国标参考文献
GB/T 7714-2015 自动格式化，覆盖期刊 [J]、专著 [M]、学位 [D]、会议 [C]、报纸 [N]、电子资源 [EB/OL] 等 11 类。
Word / PDF 导出
服务端构建 .docx：宋体小四 1.5 倍行距、首行缩进、悬挂参考文献。文件可直接交给老师或继续修改。
一条直线，五个步骤
每一步都把上一步的产出固化为下一步的输入，不会因为重新检索就丢掉前面写好的内容。
1. 录入题目
题目要求、学科、字数、章节模板（课程论文 / IMRaD / 自由）。
2. 检索文献
三源并行返回真实论文，按相关性 / 被引 / 年份排序，勾选 ≥3 篇即可。
3. 生成大纲
AI 规划章节结构与字数预算，逐节可编辑、可重生成。
4. 写正文
按章节流式生成，引用编号即时校对；可选择段落进行轻 / 中 / 重三档去 AI 改写。
5. 导出
GB/T 7714 自动排版，下载 .docx 直接交作业。
把每个学术细节都做对
同样的题目、同样的模型、不同的工程取舍。我们把容易被忽略的细节当成默认配置。
引用零编造
- Prompt 强制只引用已注入的文献列表
- 服务端 sanitizeRefs 后处理，越界 [ref:n] 自动丢弃
- DOI / arXiv ID 永远来自真实数据库
国标级排版
- GB/T 7714-2015 全 11 种文献类型
- 1-3 作者全列、≥4 作者自动「等」/「et al」
- 缺失字段降级 [出版地不详] / [出版者不详]
去 AI 不止换词
- 禁用词表 + 句长方差硬性规则
- 段首避免总起句，打散三段式排比
- 保留所有 [ref:n]、术语、数字、人名地名
参考文献，按国标自动生成
无论中英文、缺字段、>3 作者，都不需要你手动调整。
参考文献
- [1] Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[J]. NeurIPS 2017: 5998-6008.
- [2] Devlin J, Chang M, Lee K, et al. BERT: pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding[C]//Proceedings of NAACL. Minneapolis: ACL, 2019: 4171-4186.
- [3] 李明, 王芳, 张强, 等. 中文医疗文本分类方法研究综述[J]. 计算机学报 2023, 46(5): 123-135.
- [4] OpenAI. GPT-4 technical report[EB/OL]. (2023)[2024-12-15]. https://arxiv.org/abs/2303.08774.
价格
先免费写一篇，满意再说
注册即送 1 篇额度，完整体验从文献到导出全流程。所有套餐永不过期。
约 ¥19.9 一篇 · 永不过期
- 1 次完整论文生成
- 真实文献检索（不限次）
- 去 AI 化改写
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常见问题
生成的文献会不会是假的？+
不会。所有候选都来自 Semantic Scholar、CrossRef、arXiv 三个公开学术数据库的真实记录，每条都带 DOI 或 arXiv ID，可点击跳转原文校对。LLM 在写作时被强制只能引用你已选定的文献编号，越界的引用会在后处理阶段被剔除。
这是套壳 ChatGPT 吗？+
底层用的是 OpenAI 兼容协议，可以接入 DeepSeek、智谱 GLM、通义千问等任意国内模型，也能切到 OpenAI / Claude。我们的核心工作不是模型本身，而是把学术写作的工程细节（真实文献、引用约束、国标排版、去 AI 化）做成标准流程。
去 AI 化能 100% 通过 AIGC 检测吗？+
我们不承诺这一点。任何宣称 100% 绕过检测的工具都不可信。我们的策略是消除常见 AI 痕迹（套话连接词、句长均匀、模式化结构），同时保留事实和引用。检测平台的算法在持续更新，定稿前请务必人工审阅。
支持哪些论文类型？+
面向中国大学生课程论文场景，章节模板覆盖：课程论文标准结构（推荐）、IMRaD（理工类实验论文）、自由结构。学位论文、SCI 等更复杂的格式后续支持。
我的论文数据安全吗？+
你的论文、文献、改写记录只存在你的账号下，不会用于训练任何模型。LLM 调用走第三方服务（DeepSeek/GLM 等），prompt 内容由对应服务商的隐私政策约束。
关于 AI 辅助写作的使用声明
本平台生成的内容由大模型基于真实文献组织而成，仅供学习与研究参考。 提交前请进行 人工核对、修改与查证，引用文献的实质性内容请以原文为准。 请按所在学校规定，如实声明 AI 工具的使用情况。
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