Anti-Autoresearch

一键给自动科研论文做取证,揪出编造与不自洽

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 评测安全 🍴 复刻 9 🐛 待处理 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 181
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,无付费计划

项目预览

Anti-Autoresearch 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类评测安全
开发团队wanshuiyin
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,无付费计划
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-generated-content,ai-research,ai-scientist,aris,autoresearch,claude,claude-code,claude-code-skills,codex,forensics,gpt,llm,llm-agents,machine-learning,mcp,ml-research,openai,paper-review,peer-review,research-integrity
GitHub 星标★ 181
上线时间2026-06-26 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积3.1 MB
本站数据更新2026-11-12
维护状态活跃
收录时间2026-09-29
浏览次数1

项目介绍

Anti-Autoresearch 是一个面向 AI 自动生成科研论文的审稿侧完整性取证工具。它针对 autoresearch(自动科研)流水线产出的论文,从审稿人视角做自洽性与伪造检测,给出确定性判定,而非依赖黑盒 AI 文本分类器。核心能力是内置 61 个信号:46 个完整性作弊模式(按 A–H 家族组织,直接参与判定)、13 个零权重 AI 写作风格印象(AIS,仅作参考不影响结论)、2 个提示性建议信号。它强调可解释、可复现的确定性裁决,帮助审稿人、会议程序委员会、期刊编辑快速识别自动生成论文中的数据编造、逻辑不自洽、引用造假等风险,是 ARIS 项目的对偶工具。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-29 · 当前星标 ★ 181

核心亮点

  • 61 个信号分家族组织,46 个直接参与判定,规则透明可解释,不是黑盒 AI 打分
  • 输出确定性裁决,同一输入结果可复现,适合审稿流程留痕与复核
  • 明确区分判定信号与零权重风格印象,避免把 AI 文风误判为学术不端

不足之处

  • 项目早期,星标仅 156,实际审稿场景验证案例有限
  • 信号规则依赖人工维护,面对新型作弊模式可能覆盖不足

适用场景

  • 会议或期刊审稿人初筛 AI 自动生成论文
  • 程序委员会批量排查投稿中的编造与不自洽问题
  • 研究者自查自己用 autoresearch 工具产出的论文完整性

替代项目

GPTZero、Turnitin、ARIS

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