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AI 正在深度参与科研写作。
从选题梳理、文献综述，到摘要润色、英文翻译、参考文献整理，越来越多作者开始借助 AI 提高论文写作效率。但随之而来的一个新风险，也正在被学术界反复讨论：AI 可能生成看似规范、实则不存在的参考文献。
近期，一项发表在 The Lancet 的研究引发广泛关注。研究团队对 PubMed Central 开放获取子集中的约 250 万篇生物医学论文进行审计，在 9710 万条经验证的参考文献中，识别出4046 条虚假引用，涉及2810 篇论文。资料显示，虚假引用发生率自 2023 年以来增长超过 12 倍，并在 2024 年中期后出现明显上升。
在 AI 辅助写作日渐普遍的今天，一个错误 DOI、一篇查无来源的文献，都可能在投稿初筛、同行评审、机构审核中成为风险点。
为帮助作者和机构更早识别参考文献风险，艾思科蓝推出全新服务：
为什么要做参考文献检测？
对个人作者：防止 AI 幻觉带来的学术风险
在 AI 辅助写作、润色、翻译、文献综述和参考文献整理过程中，AI 有时会生成“格式正确、内容逼真”的虚构文献。若投稿前没有核查，可能影响稿件评价，甚至引发学术诚信质疑。
AiScholar 参考文献真实性检测，能帮助作者在投稿前主动规避 AI 幻觉、引用错误和格式疏漏带来的风险。
对机构客户：让参考文献真实性审核更高效、更系统
对期刊编辑部、出版社、高校、科研院所、学术会议主办方及科研管理机构等而言，参考文献真实性检测则具有更明确的管理价值。
当稿件文献数量较多、来源复杂、格式不统一时，人工逐条核验文献真实性、元数据准确性和引用相关性会占用大量时间。借助系统化检测，可以更快发现隐藏问题，提高投稿前自查效率。
AiScholar 参考文献真实性检测，可提供系统化辅助筛查能力，帮助机构在前置环节发现潜在风险，提高学术诚信审核效率。
为什么选择我们？
AiScholar 参考文献真实性检测基于 Al Agent驱动技术，支持权威多数据库 API 交叉比对，逐篇检测、智能区分、精准核验，提供报告在线查阅、报告下载服务。
核心检测能力
权威多源交叉验证真实性
通过Crossref、OpenAlex、ORCID、中国DOI解析系统，中文文献数据库等多个国际权威数据库进行有效性验证和比对，包括智能识别真实文献、格式错误文献、虚构伪造文章。多源相互印证，避免单一库数据缺失导致误判。
元数据全维度逐字段比对
自动逐字段校验作者、标题、期刊、卷/期/页码、发表年份、DOI等全部引用信息，智能区分正常格式差异与真实错误，不误判、不漏判。
8类伪造类型智能识别
内置8类伪造类型识别引擎，目动定位问题点与伪造手法。
智能预审
✓可疑特征自动识别：检测异常作者姓名、可疑标题模式、格式不规范等预警信号。
✓中文期刊专项验证：针对中文期刊特点优化，覆盖多个国内数据库。
✓主题相关性评估：识别参考文献与目标论文研究主题的关联度。
优质交付能力
批量检测+逐条定位
支持一次多条批量核验，只需文本输入即可，报告逐条定位标注及解析问题条目。
精准修改建议
自动匹配问题类型，提供针对性的优化建议及可复用的修改方案，快速修正引用错误。
可视化检测报告
自动生成PDF可视化报告，包含完整检测概况、整体评估、问题清单、逐篇详情等。报告可在线查看及手动下载。
3步完成检测
输入文献列表
点击进入：https://ais.cn/u/VrMj2y
将需要检测的“论文名称”“参考文献内容”输入后提交订单。
提交订单并完成支付
系统确认检测内容后进入处理流程，自动开展文献真实性核验。
查看/下载检测报告
检测完成后，可在线查看报告详情，也可下载报告用于投稿前自查。
适用人群
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