在毕业论文写作与检测环节，许多学校明确规定使用知网 AI 查重系统来检测论文中人工智能生成内容（AIGC）的比例，以确保学术诚信。然而，部分学生可能会因各种原因，先使用其他系统进行查重，随后便产生疑问：用其他系统查重 AI，结果与学校使用的知网查重结果会一致吗？答案通常是否定的，这主要是由以下几方面原因导致的。
检测原理存在差异
知网 AI 查重基于深度学习算法，依托其庞大的学术文献数据库，运用自然语言处理（NLP）技术解析待检测文档，通过特征提取与模式识别，识别特定的写作模式和表达习惯，从而判断是否为 AI 生成内容。例如，它会分析论文的文本特征，对比大量人类撰写的论文和已知的 AI 生成文本，建立特征库来进行识别。
而其他系统的检测原理可能各不相同。如万方 AIGC 检测采用深度学习与规则引擎结合的混合架构，对理工科论文中的公式推导部分有独特检测算法。维普 AIGC 检测则以段落级溯源功能为特色，通过分析文本的段落特征来定位疑似 AI 生成的内容。不同的原理导致对同一篇论文的 AI 检测侧重点不同，结果自然可能存在差异。
数据库不同
知网拥有海量的中文学术文献资源，其数据库涵盖了各类学术期刊、学位论文、会议论文等，这使得它在检测中文论文时，能与大量的已有文献进行对比。对于 AI 生成的内容，如果其参考或借鉴了数据库中的文献，知网更有可能通过比对发现线索。
相比之下，其他查重系统的数据库规模和文献构成可能不同。例如，有些系统可能更侧重于某些特定领域或类型的文献，或者其收录的中文文献数量和范围不如知网广泛，这就可能导致一些在知网中能检测出的 AI 相关内容，在其他系统中无法被准确识别，进而造成查重结果不一致。
算法和模型的优化方向不同
知网的检测系统会不断收集新的 AI 生成文本样本，分析其新的特征和变化趋势，及时调整和优化检测算法和模型，以适应不断发展的 AI 技术。其优化方向主要是针对国内学术论文的特点和需求，确保能有效检测出各种形式的 AI 生成内容，符合国内高校的学术规范要求。
而其他系统会根据自身的定位和用户群体进行算法优化。如国际上广泛使用的 Turnitin AIGC 检测，其最新加入的 Authorship Verify 功能主要分析写作风格一致性，更适合英文论文检测。国产的 MitataAI 检测器则侧重于对腾讯元宝、豆包、DeepSeek 等主流 AI 生成内容的识别，且在处理混合型文本时表现突出。不同的优化方向使得各系统对 AI 内容的敏感度和识别能力不同，查重结果也会有所差异。
综上所述，学校要求知网 AI 查重时，使用其他系统查重 AI，结果通常与学校不一致。为了确保论文能够符合学校的要求，顺利通过检测，建议学生严格按照学校规定，使用知网 AI 查重系统进行检测。若因特殊原因需要先使用其他系统自查，也应将其结果仅作为参考，最终还是要以知网的查重结果为准。