​​豆包AI生成的论文查重率可能较高，但通过针对性优化可显著降低。​​

豆包AI基于大规模预训练模型生成内容时，依赖广泛互联网数据与用户输入，若输入含通用表述或用户二次复制网络文本，易导致文本与其他文献相似。AI生成语言高度结构化，可能沿用高频句式与逻辑框架，间接推高查重率。通过用户主动调整与工具辅助，完全能够控制这一风险。

​​优化用户输入与生成过程​​是降低查重率的核心方法。使用AI时，应避免直接复制粘贴网络片段，转而提供具体化、情境化指令。例如明确指定“以近三年医学期刊为参考，用非学术化口语表达糖尿病护理措施”。此类细节约束能减少AI复用常见模板的风险，并避免与训练数据高度重合。​​人工介入修改不可缺失​​。豆包输出内容需经多轮校对：初稿完成后删除冗余铺垫、重组论点顺序，必要时将长句拆解为口语化短句。工具配合亦至关重要，如Passyyds等查重平台可定位重复段，针对性替换同义词并调整结构。

​​技术特性与数据透明度影响评估结果​​。部分查重系统针对AI生成文本设计检测算法，可能误判结构性相似内容。对比实验显示，知网AIGC检测系统对豆包产出内容的识别率较低，但传统学术数据库则反应强烈。跨平台验证（如交叉使用PaperBye与知网）是确认真实重复率的有效手段。

合理利用AI特性提升原创度。豆包支持自定义参数调整，例如启用“逻辑连贯性增强”“学术用语规范”等模式时，切换至“创意写作”模式可降低规整化风险。实验表明，将生成文本作为半成品，融合个人实验数据或未公开案例后，查重率可降低至少40%。

豆包AI并非查重率的天然威胁，其关键在于用户能否有效控制输入质量与后处理流程。掌握主动优化技巧，善用工具查漏补缺，结合AI高效框架与人工深度思考，完全能输出兼具质量与原创性的论文作品。