Arxiv论文降重实操指南：适配AI工具

研发家 | 2025-12-01 0

一、先明确 Arxiv 论文的查重核心场景

Arxiv 虽无强制查重要求，但后续投稿顶会（如 NeurIPS、ICML）需通过 iThenticate、CrossCheck 等工具检测，其查重逻辑与普通论文一致，但需重点关注两大风险点：

AI 生成内容的模板化重复：GPT-4、Claude 等模型生成的学术表述（如 “实验设置”“结果分析” 的句式）易出现跨文献雷同，尤其同一领域的 AI 生成论文可能共享相似框架；

公开资源的引用重复：Arxiv 论文常引用公开数据集（如 GLUE、COCO）、开源代码（如 PyTorch 框架）的描述，若直接照搬官方文档或他人论文的表述，易被判定为重复。

二、分模块降重技巧：适配 Arxiv 论文结构（结合 AI 工具链）

1. 理论定义 / 文献综述：从 “AI 生成模板” 到 “原创解读”

Arxiv 论文的理论部分（如 LLM 量化、多模态检索的定义）易因 AI 生成的 “标准表述” 重复，需通过 “拆解 + 个性化补充” 破局：

技巧 1：AI 生成内容的 “语义重构 + 数据锚定”

若 AI 生成的理论表述（如 Q-FT 框架定义）存在重复风险（可先用 iThenticate 初查），需结合自有研究细节重构：

原 AI 生成句（可能重复）：“量化感知微调（Q-FT）是一种在模型量化过程中保留精度的方法，适用于边缘设备上的 LLM 部署。”

降重后：“本研究提出的 Q-FT 框架，通过‘量化校准模块 + 指令分布适配’双机制实现精度保留 —— 具体而言，在 Llama-2-7B 模型 4bit 量化时，校准模块实时修正激活值分布偏移（如图 2a 所示，偏移量降低 37%），这一适配逻辑与现有仅关注权重量化的方法（如 GPTQ）形成显著差异（文献 [5]）。”

关键：加入 “自有实验数据（图 2a、37%）”“与文献的对比”，打破 AI 生成的模板化表述。

技巧 2：文献引用的 “间接整合 + 观点对话”

避免 AI 生成的 “文献罗列式” 表述（如 “张三（2023）提出 XX，李四（2024）验证 XX”），改为 “观点冲突 + 自身立场” 的对话式结构：

原 AI 生成句（重复风险）：“文献 [3] 提出 LLM 量化的精度损失主要源于权重离散化，文献 [6] 则通过蒸馏缓解该问题。”

降重后：“关于 LLM 量化的精度损失成因，文献 [3] 将其归因于权重离散化，但本研究在 C4 数据集的预实验中发现（表 1）：指令微调后的激活值分布偏移（而非仅权重）贡献了 62% 的精度损失 —— 这与文献 [6] 仅通过蒸馏优化权重的思路不同，也解释了为何其方法在边缘设备上的效果有限（精度恢复率仅 45%）。”

关键：用 “自有预实验数据” 搭建文献观点的冲突点，凸显原创分析，降低引用表述的重复率。

2. 实验部分：从 “公开资源复用” 到 “原创化呈现”

Arxiv 论文的实验模块（数据、代码、图表）是降重核心，需结合 “公开资源标注 + 自有分析补充”：

技巧 1：公开数据集结果的 “差异化解读”

若使用 GLUE、COCO 等公开数据集，避免直接复制官方描述或他人论文的结果分析，需加入 “细分维度 + 自有发现”：

原表述（重复风险）：“在 GLUE 基准上，7B 模型量化至 4bit 后，MNLI 任务精度为 82.1%，与 GPTQ 方法持平。”

降重后：“在 GLUE 基准的 MNLI 任务中，本研究的 Q-FT 框架使 7B 模型 4bit 量化精度达 82.1%（表 3），虽与 GPTQ 方法数值持平，但进一步分析发现：在‘否定句推理’子样本（占 MNLI 的 18%）中，Q-FT 的精度提升 4.3%（GPTQ 仅提升 1.2%），这源于指令分布适配模块对复杂语义的捕捉优势（图 4b）。”

关键：拆分 “子样本分析”“机制解释”，将公开数据结果与自有方法的独特优势绑定，避免重复。

技巧 2：AI 生成代码的 “去模板化改造”

GitHub Copilot 生成的代码框架（如 PyTorch 量化代码）易与开源项目重复，需通过 “个性化调整 + 注释补充” 降重：

原 AI 生成代码（可能重复）：

 
 
def quantize_model(model, bits=4):​
 from transformers import BitsAndBytesConfig​
 bnb_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, bnb_4bit_use_double_quant=True)​
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, quantization_config=bnb_config)​
 return model​

降重后（加入自有逻辑 + 注释）：

 
 
def qft_quantize(model, bits=4, calib_data=None):​
 """Q-FT框架专属量化函数：加入指令分布校准（区别于基础4bit量化）​
 参数：calib_data - 校准用指令数据（本研究采用C4指令子集，见3.2节）​
 输出：量化后模型+校准损失值​
 """​
 from transformers import BitsAndBytesConfig​
 # 自定义量化配置：启用双量化+校准损失计算​
 bnb_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, bnb_4bit_use_double_quant=True, bnb_4bit_quant_type="nf4")​
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, quantization_config=bnb_config)​
 # 新增：基于自有校准数据计算分布偏移（核心创新点）​
 calib_loss = calculate_dist_shift(model, calib_data) # 自定义函数，见附录A.1​
 return model, calib_loss​

关键：新增 “自定义参数（calib_data）”“专属注释（说明与 Q-FT 框架的关联）”“自有函数调用（calculate_dist_shift）”，让代码与你的研究强绑定，避免与开源代码库重复。

3. AI 生成内容的专项去重：避免 “模型模板化表述”

Arxiv 论文依赖 GPT-4、Claude 生成的摘要、方法描述易出现 “跨论文雷同”，需通过 “提示词优化 + 多模型整合” 破解：

技巧 1：提示词加入 “反模板化约束”

生成关键章节（如 Method、摘要）时，在提示词中明确规避通用表述，示例：

原提示词（易模板化）：“撰写 Q-FT 框架的 Method 章节，包含模块设计和公式。”

优化后提示词：“撰写 Q-FT 框架的 Method 章节，要求：① 用‘问题 - 方案’逻辑拆解模块（先说明‘指令分布偏移问题’，再讲‘校准模块如何解决’）；② 公式 1 需标注‘基于本研究 C4 数据集统计的校准系数 α’；③ 避免使用‘本方法包括以下步骤’‘首先 / 其次’等通用衔接词，改用‘针对 XX 问题，本研究通过 XX 机制实现 XX 效果’的研究导向表述。”

关键：通过 “逻辑约束 + 数据锚定 + 表述限制”，让 AI 生成的内容更具 “专属属性”，减少与其他 AI 生成论文的重复。

技巧 2：多模型交叉生成后 “人工整合”

对摘要、Introduction 等易重复章节，用 2-3 个模型（如 GPT-4 Turbo+Claude 3 Opus+CodeLlama）分别生成，再提取各版本的 “独特表述” 整合：

例：GPT-4 生成 “边缘设备 LLM 量化的精度损失问题”，Claude 生成 “7B 模型在 NVIDIA Jetson 上的部署痛点”，CodeLlama 生成 “量化与指令微调的协同优化缺口”，人工整合为：“针对 7B 参数 LLM 在 NVIDIA Jetson 边缘设备上的部署痛点 —— 现有量化方法（如 GPTQ）未考虑指令微调后的分布偏移，导致 4bit 量化精度损失超 2%（文献 [5]）—— 本研究提出 Q-FT 框架，通过量化与指令分布校准的协同优化，将精度损失控制在 0.8% 以内。”

关键：利用不同模型的表述差异，人工重构出 “非模板化” 内容，同时保留核心信息。

三、Arxiv 论文降重的 3 个专属避坑指南

避 “公开数据集描述直接复制”

引用 GLUE、COCO 等公开数据集时，不直接照搬官方文档或他人论文的 “数据集介绍”，需结合自身研究场景改写：

原重复表述（照搬）：“GLUE 数据集包含 10 个自然语言理解任务，用于评估模型的通用语言能力。”

改写后：“本研究选用 GLUE 数据集中的 MNLI、QNLI 两个任务（覆盖语义推理场景），筛选其中包含‘乡村文旅指令’的子样本（共 1.2 万条，占原数据集的 15%），用于验证 Q-FT 框架在‘领域适配性’上的优势 —— 这一筛选逻辑区别于现有使用完整 GLUE 数据集的研究（文献 [3]）。”

关键：加入 “自身筛选标准 + 研究目的关联”，让数据集描述成为 “原创研究的一部分”，而非单纯的信息罗列。