Anti-Autoresearch
wanshuiyin
Don't trust an autoresearch paper at face value. Reviewer-side integrity forensics (self-consistency + fabrication), deterministic verdict. 61 signals: 46 integrity hack-patterns (families A–H, verdict-bearing) + 13 zero-weight AI writing-style impressions (AIS) + 2 advisory. Not an opaque AI-text classifier. The dual of ARIS.
AI 简介
Anti-Autoresearch 是一个面向学术评审场景的科研诚信取证工具，用于自动检测AI生成研究论文中的自相矛盾与事实性伪造问题。它基于61项可解释信号（含46类完整性漏洞模式、13项零权重AI写作风格特征及2项辅助建议），提供定位到文本片段的确定性审计报告，而非黑箱式AI文本分类。项目采用确定性规则与结构化验证逻辑，强调可追溯、可复核的审稿支持能力，适用于期刊/会议同行评审、基金申报初筛及学术出版质量把关等需要快速识别技术可信度风险的环节。
Python
MIT License93
Stars
4
Forks
1
Watchers
0
Issues
Star 增长
今日0
近 7 天0
近 30 天0
综合评分42.1
默认分支main