持续两个月的降AI率实验报告

在持续两个月的降AI率实验中，研究者探索了多种方法以降低AI生成的文本被检测出的可能性。实验中使用了复旦大学的一道哲学题目作为测试材料，并评估了不同方法在平均AI率、保真度和质量三个方面的表现。实验方案包括小模型改写、提示词工程、高Temperature和Top_p参数重述、谷歌翻译、多个模型反复润色、使用AI率降低工具、Unicode替换法、Grok4.1写作等。其中，Mix系列方法表现最为出色，能够有效降低AI率同时保持较高的质量和保真度。研究发现，单一方法降AI率往往伴随着质量的下降，而Mix系列方法则实现了AI率低与质量好的双赢。实验存在局限性，如缺少重复实验、只有一个用例、没有经费进行人类盲评等。研究者呼吁大家交流讨论，共同寻找更有效的降AI率方案。