AI写论文的查重率是相对较高的，尤其是经过专业训练的AI模型。AI模型能够分析大量的文本数据，并与已有的文献进行比对，以检测是否存在相似或抄袭的内容。然而，AI模型也有其局限性，可能无法完全避免所有的相似度问题。
关于AI写论文查重率的讨论，我们可以从以下几个方面进行探讨。
首先，AI模型的训练数据对于查重率有着至关重要的影响。如果AI模型的训练数据集包含了大量的高质量、多样性的文献，那么其查重率将会更高。因此，训练数据的质量和覆盖范围是影响查重率的关键因素。
其次，AI模型的算法和技术也会影响查重率。现在的AI模型通常采用了深度学习技术，如神经网络，以及自然语言处理技术。这些技术能够对文本进行更加精细的分析和理解，从而提高查重的准确性。
此外，AI模型的参数设置也会对查重率产生影响。不同的参数设置可能会导致不同的查重结果。例如，设置不同的相似度阈值，可以控制查重的严格程度。较低的阈值将更容易检测到相似的内容，但也可能增加误报的概率。
最后，需要指出的是，虽然AI模型可以提高论文查重的效率和准确性，但完全依赖AI模型来进行查重是不可取的。人工的审查和判断仍然是必要的，特别是对于特定领域的专业术语和知识的理解。
综上所述，AI写论文的查重率相对较高，但仍然需要结合人工的审查和判断来保证论文的原创性和学术诚信。通过不断改进训练数据、算法和参数设置，可以进一步提高AI模型的查重率。
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