从源头规避虚假文献引用风险，AiScholar 参考文献真实性检测正式上线！
2026-06-05
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AiScholar
参考文献真实性检测
用专业检测，守住 AI 时代的学术诚信底线
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：
AiScholar 参考文献真实性检测
点击：https://ais.cn/u/Efmaey
首次免费，欢迎体验
安全可靠：数据仅用于检测，不收录、不留痕
便捷快速：操作极简，24H自助，多条批量，秒级处理
轻量化高效：无需安装，在线即用，文本输入，即出报告
PART 01
为什么要做参考文献检测？
FOR AUTHORS
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。
FOR INSTITUTIONS
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。
PART 02
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。
01
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。
02
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。
03
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。
04
智能预审
01
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。
02
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。
03
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。
PART 03
3步完成检测
输入文献列表
点击进入：https://ais.cn/u/Efmaey
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。
PART 04
适用人群
如果你正在准备向国内外期刊投稿，希望在提交前排查参考文献风险；
如果你在写作、翻译、润色或文献综述过程中使用过 AI 工具，希望确认参考文献是否真实可靠；
如果你曾收到“请进一步规范参考文献”“请核查引文真实性与完整性”等返修意见；
如果你的稿件参考文献数量较多，希望快速发现重复、缺失、错误和异常条目；
如果你是期刊、出版社、高校、科研院所或学术会议主办方，希望提升稿件初筛和学术诚信审核效率。
首次免费体验
AiScholar 参考文献真实性检测
