AI 写作工具有时会捏造看起来完全真实的参考文献。粘贴你的参考文献列表，这个检查器会将每一条记录与 Crossref 和 Semantic Scholar 等可信的开放科学数据库逐一核对，这些数据库是学术检索的基础，覆盖数亿条记录。每条参考文献都会给出明确结论，提供真实记录（如果存在），并生成可复制的七种样式修正引文。
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把 AI 给出的参考文献，或者任何你想复核的列表贴进来。每行一条、编号列表或粘贴的参考书目都可以，检查器会自动将其拆分为条目。
每条记录都会在 Crossref、官方 DOI 注册库以及 Semantic Scholar 等可信的开放科学数据库中检索。系统先解析 DOI，然后将题名、作者和年份与真实记录进行匹配。
已核实的条目处理完毕。指向错误论文的 DOI 会被标记，并显示它实际对应的论文。任何无法核实的内容都会标记为需要人工检查，且每条匹配记录都附有可复制的修正引文。
核实过程基于 Crossref 和 Semantic Scholar 等可信的开放科学数据库进行, 这些数据库收录了数亿条由学术界维护并为学术界服务的学术记录。每一项结论都建立在真实检索之上，而不是模型的主观判断。
语言模型生成的参考文献往往格式完美，却结论错误。这个检查器正是围绕它们的失败模式构建的，其中最典型的一种就是把真实 DOI 贴到错误的论文上。
列表中的每个 DOI 都会被解析，如果它指向的作品与条目描述不一致，你会清楚看到它实际对应什么。看起来格式正确的 DOI 不再能证明任何事情。
找到真实记录时，检查器会将其格式化为整洁的参考文献，采用 APA、MLA、Chicago、Harvard、IEEE 或 Vancouver 样式，并保留可在 Word 或 Google Docs 中粘贴后仍然有效的斜体格式。
当语言模型被要求提供来源时，它做的事情与真正检索来源略有不同，它是在生成看起来像训练过程中见过的来源的文本。结果就是一条参考文献，所有位置都看似正确，有一个合理的作者团队，一个贴合主题的标题，一本确实存在的期刊，以及一个格式正确的 DOI。其中有些参考文献确实真实存在，另一些则是拼接体，把许多真实论文的碎片拼成了一条与任何一篇都不对应的条目。这两类在页面上看起来完全一样，这就是为什么 AI 建议的每一条参考文献都必须先与真实数据库核对，然后才能进入你的稿件。
这个工具自动完成的正是这一步核对。列表中的每条记录都会在学术出版领域最可信的开放数据库中核实：Crossref，出版商本身在此登记 160+ million 个 DOI 背后的元数据；Semantic Scholar，Allen Institute for AI 的 200+ million 篇论文索引；以及其他进一步扩展覆盖范围的开放学术索引。条目中的 DOI 会先被解析，因为当 DOI 指向的不是所描述的那篇论文时，这就是 AI 捏造参考文献最可靠的标志。没有可用 DOI 的条目则改为按题名、第一作者和年份匹配。
这些结论会诚实说明数据库检索能够证明什么、不能证明什么。已核实的条目会与出版商自己的元数据一致。但未找到的条目只会如实报告为未找到，而不是直接判定为伪造，因为引文数据库对书籍、章节、学位论文、预印本和非英语出版物的收录并不充分，所以未找到只是需要人工检查的理由，绝不是有罪判定。我们的hallucinated-citation audit会逐步演示如何进行这项人工检查，它是这个工具的配套文章。
这个检查器不是两类工具。它不是 AI 检测器, 不会判断你的文本是如何写成的，只会判断每条参考文献是否对应一篇可检索到的出版物。它也不是引文格式器，尽管它借用了其中一部分功能：当找到真实记录时，修正后的条目会由与我们的citation generator相同的引擎生成，而如果你需要引用 AI 对话本身，AI citation generator会用官方样式规则覆盖 ChatGPT、Claude、Gemini 及其他工具。
四种结论，都基于数据库实际返回的内容。检查器会告诉你它找到了什么，也会同样清楚地告诉你它没有找到什么。
条目的 DOI 可解析到真实记录，且该记录的题名、第一作者和年份与您粘贴的内容一致。这是引文能获得的最强结果。
条目中没有可用的 DOI，但数据库中存在一条在题名、作者和年份上匹配的真实记录。请逐项比对细节，如果有任何差异，再复制修正后的版本。
该 DOI 解析到的论文与条目描述不同，或者根本无法解析。这是 AI 捏造参考文献的典型特征；检查器会显示这个 DOI 实际指向哪里。
在我们检查的数据库中未找到。这并不意味着该参考文献是捏造的，书籍、章节、预印本以及非常新的或非英语作品往往不会被收录。请先自行定位来源，再决定是否保留。
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