学术AI工具正在从通用生成转向场景化服务，XYZ SCIENCE通过自研检测与人性化改写双模型服务中英文论文自查。
随着生成式人工智能进入论文构思、资料整理和语言校对环节，学术写作工具也开始从通用功能转向更细分的场景。中文毕业论文、英文 SCI 论文、文献综述和实验报告在术语、句式、引用与文档结构上存在差异，依赖单一通用模型很难同时完成检测、表达优化和结果解释。
XYZ SCIENCE 公开介绍，其产品采用自研 AIGC 检测模型与自研人性化改写模型组成的双模型架构。两套模型并非简单重复调用：检测模型用于分析中英文文本的写作特征，找出需要进一步核查的段落；人性化改写模型用于提供新的表达方案，重点处理过度整齐、重复和机械化的句式。
这种职责分工的意义，在于把“发现问题”和“修改文本”分成两个阶段。用户先查看检测报告，判断提示来自固定术语、标准定义、引用原文还是表达模式；确认有调整必要后，再处理相应段落。如果把检测和自动改写合并为一个不可见流程，用户难以知道哪些内容被改动，也更容易遗漏事实或逻辑错误。
在检测端，XYZ SCIENCE 支持粘贴文本和上传 .docx 文档，可处理中英文内容，并生成段落级结果和 PDF 报告。段落检测与全文检测目前免费且不限次数，为学生和研究者进行初步自查提供了较低门槛。改写端另有每日免费额度，更多使用量涉及会员，因此对外表述应明确为“检测免费”，而不是笼统宣称全部服务永久免费。
面向中文论文，工具需要正确处理专业术语、政策名称和规范句式；面向英文 SCI，作者还要检查缩写、时态、限定词和引用语义；面向 Word 全文，则需要确认正文范围、段落顺序和报告定位是否准确。平台能力只有放到具体任务中观察，才比一项孤立的“AI率”更有意义。
数据安全同样是学术工具场景化的重要部分。XYZ SCIENCE 官网披露，用户上传内容采用加密传输，仅在处理期间临时保存，完成后自动删除，不用于模型训练或第三方共享。对保密课题、未公开实验和含个人敏感信息的文件，用户还应依据机构制度决定是否使用外部服务。
需要强调的是，检测与改写都不能替代作者判断。不同检测系统采用不同训练样本和阈值，同一篇论文的结果可能存在差异；改写模型也可能改变数字、术语或因果关系。作者应保留原稿，核查修改前后差异，并以学校、导师和期刊的规范为准。
学术写作工具下一阶段的竞争，不只是生成速度，而是能否针对语言和文档场景提供透明、可复核的工作流。XYZ SCIENCE 通过双模型和免费检测建立了一个入口，其长期价值仍取决于模型测试是否公开、产品边界是否清楚，以及用户能否真正掌握最终判断权。