随着人工智能技术的快速发展，论文造假检测进入智能化新阶段，基于自然语言处理与深度学习的AI系统能够精准识别文本数据中的异常模式，如重复率畸高、虚构实验流程及引用网络异常等，显著提升了造假检测的灵敏度与效率，近期提出的"学术监督电子鼻"概念，通过构建多模态数据融合检测模型，实现了对论文文本、代码、实验