Mao Mao Chong est un destiné aux chercheurs universitaires. Il a été développé par Hunan Mao Mao Chong Technology Co., Ltd. Il intègre une aide à la rédaction de thèse, des conseils pour le développement de sujets, la production de PPT de défense, la vérification du plagiat et la réduction de poids, etc. dans la même plate-forme, offrant un service unique depuis la conception de la thèse jusqu'à la soutenance finale. Le modèle vertical MMC-20B auto-développé et l'accès au modèle d'inférence de la version complète DeepSeek R1 ont reçu un financement pré-A de Qiji Chuangtan Angel Round et Alpha Commune.

Maomaochong : plateforme unique de rédaction d'articles universitaires sur l'IA

Les paramètres et statistiques de base de Cao Cao Chong

Maotaochong ne se positionne pas comme un outil d'écriture général, mais comme une plateforme verticale spécialement conçue pour les scénarios d'articles académiques. Sa principale différence est de regrouper le lien complet \u201cPréparation du projet → Écriture → Contrôle du plagiat → Réduire le poids → Défense \u201d dans un seul établi, au lieu de laisser les étudiants déplacer à plusieurs reprises le contenu entre différents outils. La plate-forme s'appuie sur l'architecture à double moteur du modèle vertical MMC-20B auto-développé et du modèle d'inférence de la version complète DeepSeek R1, et a privatisé des ressources de données de plus de 500 millions d'articles chinois et de plus de 100 millions d'articles anglais.

Projets	Informations publiques
Positionnement officiel	Plateforme unique de rédaction d'articles universitaires sur l'IA
Couvert en sections	Rédaction de thèse, orientation de proposition, PPT de soutenance, contrôle de plagiat papier, détection intelligente de réduction de poids AIGC, taux de réduction AIGC
Utilisateurs cibles	Étudiants collégiaux, chercheurs scientifiques, étudiants à la maîtrise et au doctorat
Slogan officiel	Si vous avez peur de retarder l'achèvement, utilisez du chaume et des bugs
Lieu d'appartenance	Chine (Changsha, Hunan)
Plateforme prise en charge	Web (navigateur PC)
Modèle sous-jacent	Modèle d'inférence version sang complet MMC-20B + DeepSeek R1 auto-développé
Ressources de données	500 millions + journaux chinois 100 millions + données de privatisation des journaux anglais
Enregistrement d'algorithme	"L'algorithme de génération de texte Cao Mao Chong" a passé l'enregistrement de l'algorithme du service de synthèse profonde de l'Administration nationale du cyberespace de Chine (2024-02)
Dépôt ICP	Numéro de dépôt ICP du Hunan 2022010311-6
Création d'entreprise	2022-03-09
Étape de financement	Tour des anges (Réalisations miracles, millions) → Tour pré-A (Commune d'Alfa, dizaines de millions)

Solution unique pour l'ensemble du processus de thèse : Mao Maochong ne se contente pas de faire de l'IA et de rédiger un article. De l'analyse de la sélection des sujets, de la revue de la littérature, de la rédaction du cahier de travail, à la génération de texte, à la détection du plagiat et à la détection et à la réduction du taux de suspicion AIGC, en passant par la préparation des PPT et des questions-réponses de défense, l'ensemble du processus est effectué dans le même atelier, éliminant ainsi la perte de format, le transfert de données et les problèmes de rupture de contexte causés par le changement entre outils.

Plusieurs versions de vérification du plagiat : La plateforme propose trois types de vérification du plagiat : la version de licence, la version d'études supérieures et la version de revue, qui correspondent respectivement à différentes normes de vérification du plagiat et à la couverture de la base de données pour les thèses de premier cycle, les thèses de maîtrise et de doctorat et la soumission de revues. Cette superposition est relativement rare parmi des outils similaires.

Utilisateurs et reconnaissance du marché de Maomaochong

La reconnaissance de Cao Mao Chong sur le marché peut être évaluée à partir de quatre dimensions : l'approbation du financement, la coopération gouvernementale, la conformité des algorithmes et la coopération école-entreprise, plutôt que simplement le nombre d'utilisateurs - ce dernier n'est pas officiellement divulgué.

Avenant de financement : en novembre 2023, il a reçu un investissement providentiel de plusieurs millions de dollars de Qiji Chuangtan (fondé par le Dr Lu Qi) ; en novembre 2024, elle a reçu des dizaines de millions de financement pré-A d'Alpha Commune. Alpha Commune, cofondé par Xu Siqing, ancien PDG de Lanxun Technology, et Jiang Yameng, ancien co-directeur de Sinovation Ventures, est le principal fonds d'investissement en phase de démarrage en Chine. Les principaux investisseurs dans les deux tours de financement sont tous des institutions de première ligne, ce qui vérifie la crédibilité de l’expérience et du parcours technique de l’équipe.

Reconnaissance du gouvernement et de l'industrie : en janvier 2024, il a été admis dans le plan de culture du gradient d'entreprise de la nouvelle zone du Hunan Xiangjiang ; en février 2024, l'algorithme de génération de texte MaoChong a passé le quatrième lot d'enregistrement d'algorithme de service de synthèse profonde par l'administration du cyberespace de Chine. Il s'agit d'une qualification importante pour le fonctionnement conforme d'une plateforme d'écriture d'IA pour les utilisateurs finaux C. En janvier 2024, le moteur Volcano de ByteDance a fourni des millions de niveaux de puissance de calcul d'IA à Maochong, indiquant que son architecture technique a été reconnue par les principaux fabricants de cloud.

Coopération école-entreprise : Construire une base de coopération industrie-université-recherche avec l'École des langues étrangères de l'Université normale du Hunan, signer un accord de coopération stratégique avec la Cité des sciences et technologies de l'Université nationale de Changsha Yuelushan et explorer le développement de l'industrie de l'IA avec l'École d'administration des affaires de l'Université du Hunan. Ces coopérations fournissent non seulement à la plateforme un apport de ressources académiques, mais constituent également une garantie de confiance sur le marché universitaire.

Activités industrielles : En juillet 2024, Luo Zanji, membre du Comité permanent du Comité municipal du Parti de Changsha et ministre du Département de l'organisation, et sa délégation ont visité et enquêté ; en mars 2025, il a participé à l'événement Changsha CCPPC\u201c Playing with AI Practice Course\u201d ; en avril 2025, il a assisté à la réunion nationale sur la politique réglementaire et les normes de sécurité des grands modèles d'intelligence artificielle générative. Ces registres officiels de participation aux événements indiquent que Cao Cao a une certaine influence dans l'écologie locale de l'IA.

Échelle d'utilisateurs : Le responsable n'a pas divulgué le nombre spécifique d'utilisateurs enregistrés et d'utilisateurs payants. Il ne peut être exclu que le nombre d’utilisateurs en soit encore à ses débuts. En termes de notoriété du marché, Maomaochong a accumulé une certaine réputation dans le domaine vertical de la rédaction d'essais, mais il existe encore un écart dans la notoriété de la marque avec les outils de vérification du plagiat établis tels que CNKI.

L'avantage de coût de Cao Cao Chong

La structure de coûts de Cao Mao Chong est orientée vers les utilisateurs individuels du côté C et ne fournit pas d'accès API ni de déploiement de privatisation d'entreprise. Par conséquent, l’analyse des coûts se concentre sur le niveau de paiement individuel et le compare à d’autres alternatives.

Structure des coûts pour les utilisateurs du côté C/individuels : Maomao Chong adopte un système de forfait par article au lieu d'une facturation basée sur le nombre de mots ou de jetons. Le site officiel divulgue trois packages sur la page \u201cutilisation gratuite\u201d :

Nom du package	Prix ​​	Nombre d'articles disponibles	Prix ​​moyen par article
Repas spécial	229,99 yuans	6 articles (rédaction/proposition de proposition/défense PPT, etc.)	Environ 38,33 yuans/article
FamilyMart	319,99 yuans	12 articles (package unique)	Environ 26,67 yuans/article
Banquet Man-Han	369,99 yuans	18 articles (package unique)	Environ 20,56 yuans/article

Comparaison et déduction du coût d'un seul article : en prenant comme exemple une thèse de premier cycle de 15 000 mots, en utilisant des outils généraux d'IA (tels que DeepSeek, ChatGPT) pour compléter le rapport de proposition, la rédaction du texte, la réduction de poids, etc. étape par étape, le coût de l'appel d'API à lui seul peut être contrôlé entre 5 et 10 yuans (en supposant un quota gratuit ou un modèle de prix extrêmement bas). Le prix unitaire du package de Mao Mao Chong est compris entre 20 et 38 yuans/article, ce qui est plus élevé que le plan d'appel API pur, mais sa valeur réside dans la base de données de vérification des duplications prête à l'emploi (plus de 500 millions de documents chinois) et le mécanisme de liaison de réduction des duplications - ce ne sont pas des capacités qui peuvent être directement obtenues par les API générales.

Canaux gratuits et coûts cachés : Maomaochong propose une variété d'activités pour obtenir des coupons de contrôle de duplication gratuits et des coupons de test AIGC (comme les partager avec des camarades de classe), et vous pouvez effectuer une vérification et une détection de duplication sans frais. Cependant, les coupons gratuits comportent généralement des restrictions d'utilisation (telles qu'une limite quotidienne par personne, limitée à des types spécifiques de contrôles de plagiat). En utilisation réelle, le processus complet de rédaction sur papier nécessite généralement encore le support d’un package payant.

Comparaison des coûts avec des alternatives :

Éléments de comparaison	Cao Maochong	Contrôle de plagiat CNKI (officiel)	PaperPass/PaperYY	Écriture générale d'IA (DeepSeek, etc.)
Coût unique du contrôle de plagiat	Environ 20 à 38 yuans (partagés également entre les forfaits)	150-300 yuans/article (premier cycle)	10-50 yuans/article	Ne prend pas en charge la vérification du plagiat
Écriture + perte de poids + défense	Emballage unique	Non pris en charge	Partiellement pris en charge	Vous devez assembler vos propres outils
Base de données de vérification des doublons	Plus de 500 millions de journaux chinois	Base de données académique faisant autorité	Grande différence	Non pris en charge
Détection AIGC	Pris en charge	Partiellement pris en charge	Partiellement pris en charge	Non pris en charge

Scénario d'entreprise/institution : Maomao Chong n'ouvre actuellement pas d'API d'entreprise ni d'entrée d'achat par lots. Pour les scénarios d’achats groupés destinés aux universités, les négociations individuelles doivent être menées via les canaux commerciaux officiels. Il n’existe actuellement aucune norme publique de tarification pour les entreprises.

Principales fonctions de Cao CaoChong

La matrice fonctionnelle de Cao Cao Chong est organisée autour des trois étapes de la rédaction papier : front-middle-end. Chaque étape possède des modules d'outils correspondants et il existe une liaison de données entre les modules.

• Aide à la rédaction d'essais : écriture IA en un clic, prend en charge la génération personnalisée de texte intégral après avoir alimenté la littérature pertinente, la génération intelligente de résumés et de plans et de références personnalisées. Le processus d'écriture peut choisir le modèle d'inférence DeepSeek R1 ou le modèle MMC-20B auto-développé comme moteur sous-jacent. Conseils de mise en œuvre : Le premier brouillon généré peut être utilisé comme référence structurelle, mais l'exactitude du contenu académique, l'authenticité des données et la standardisation des citations doivent être vérifiées manuellement pour éviter les fausses citations causées par l'illusion de l'IA.

• Conseils de proposition de projet : couvre cinq sous-modules : analyse de la sélection de sujets, revue de la littérature, énoncé des tâches, rapport de proposition de projet et proposition de projet PPT. Après avoir saisi l'orientation de la recherche, la plateforme peut aider à générer les éléments essentiels du rapport de proposition, tels que le contexte de la recherche, les questions de recherche, les points d'innovation et les résultats attendus. Conseils de mise en œuvre : les résultats de l'analyse de la sélection de sujets du rapport de proposition s'appuient sur les ressources de données de la plateforme. Pour des orientations impopulaires ou transversales, la couverture des données de la plateforme peut s'avérer insuffisante. Il est recommandé de combiner la validation croisée avec des bases de données professionnelles telles que CNKI.

• Contrôle du plagiat papier : prend en charge trois types de contrôle du plagiat : édition de licence, édition de troisième cycle et édition de revue, et effectue une détection du taux de duplication sur la base d'une base de données privée de plus de 500 millions d'articles chinois et de plus de 100 millions d'articles anglais. Conseils de mise en œuvre : La base de données de vérification du plagiat de Maomaochong n'est pas officiellement autorisée par CNKI, et ses résultats de vérification du plagiat ne peuvent pas remplacer le système de vérification du plagiat désigné par l'école (tel que CNKI, VIP, Wanfang). Les étudiants doivent l'utiliser comme référence pour le contrôle pré-plagiat, et doivent toujours utiliser le système de contrôle anti-plagiat désigné par l'école pour l'inspection finale avant de le soumettre à l'école.

• Réduction intelligente du poids : pour les paragraphes présentant des taux de répétition élevés dans les résultats du contrôle de plagiat, la réécriture IA en un clic peut être utilisée pour réduire le poids et le taux de répétition. La réduction et la vérification des doublons sont liées au sein de la même plateforme, éliminant ainsi le besoin de marquer manuellement les paragraphes très répétés. Conseils de mise en œuvre : La qualité de la réduction du poids de l'IA dépend de la stratégie de réécriture. Une réduction de poids excessive peut conduire à une déviation sémantique ou à un langage brutal. Il est recommandé de revoir le texte après la réduction de poids paragraphe par paragraphe et d'ajuster manuellement les expressions malsaines.

• Détection AIGC et taux de réduction AIGC : Détectez la proportion suspectée de contenu généré par l'IA dans les articles et fournissez des services de réécriture pour réduire le taux suspecté d'AIGC. Cette fonction correspond directement aux exigences de contrôle de conformité des collèges et universités en matière de rédaction assistée par l’IA. Conseils de mise en œuvre : La précision de la détection AIGC est directement liée à l'algorithme de la plateforme. Actuellement, les normes de détection du texte généré par l’IA ne sont pas unifiées sur toutes les plates-formes et les résultats de détection sont fournis à titre de référence uniquement.

• Production PPT de défense : convertissez automatiquement le contenu de la thèse en une présentation de défense, prenant en charge la rédaction du manuscrit de défense et la préparation des questions et réponses de défense. Le PPT généré peut être prévisualisé et ajusté au sein de la plate-forme, réduisant ainsi le travail de composition répété du papier au PPT. Conseils de mise en œuvre : La mise en page PPT générée automatiquement est relativement basée sur un modèle. Pour les scénarios de défense avec des exigences particulières en matière de disposition ou de conception, il est recommandé d’optimiser manuellement en fonction de la génération.

• Communauté d'orientation et de connaissances en matière d'emploi : la plate-forme comporte des colonnes telles que des connaissances sélectionnées, des cas d'étudiants, des tendances du secteur, des journaux de produits, etc., fournissant un contenu éducatif tel que des compétences en rédaction de papier, une méthodologie de recherche, etc. ; elle dispose également de ressources académiques dans le domaine de l'École des sciences biomédicales. Cela constitue une écologie de contenu auxiliaire autour de la rédaction papier, mais l'activité et la fréquence de mise à jour du contenu sont soumises au statut officiel en temps réel.

Evolution du modèle et de la version de Cao Cao Chong

L'évolution de la version de Maotaochong correspond à son processus d'expansion de fonctions d'un outil d'écriture unique à une plate-forme papier à processus complet. Au cours de cette période, il a connu en parallèle l'ajustement du parcours technique d'auto-recherche de modèles et d'accès externe.

2022 : Lancement du produit et accumulation d'une base de données de contrôle des doublons

La société a été créée en mars 2022 et l'assistant de rédaction papier Maomaochong a été officiellement lancé le 20 octobre. La version initiale a pour fonctions principales l'assistance à la rédaction papier par l'IA, la vérification et la réduction des duplications, en s'appuyant sur l'accumulation technique de l'équipe fondatrice dans le domaine de la vérification des duplications papier et des ressources massives de données papier. Le parcours technique à ce stade est principalement basé sur des modèles externes à grande échelle et la forme du produit est constituée d'applications Web légères.

2023 : Extension des modules fonctionnels

• Mars 2023 : Ajout de fonctions telles que l'écriture IA en un clic, la génération personnalisée de texte intégral de la littérature pertinente, la génération intelligente de plans de résumés et de références personnalisées. La capacité d'écriture a été améliorée de la "génération de paragraphe assistée" à la "génération de texte intégral".
• Mai 2023 : Ajout de la fonction de soutenance de thèse (PPT de soutenance, manuscrit de soutenance, Q&A de soutenance), couvrant la dernière section de la délivrance de la thèse.
• Juillet 2023 : Ajout de la fonction de proposition de thèse (analyse de sélection de sujet, revue de la littérature, énoncé de tâche, rapport de proposition, proposition PPT). À ce stade, les cinq modules de base ont été initialement intégrés, formant un lien complet : "proposition de proposition → rédaction → vérification et réduction des doublons → défense".
• Novembre 2023 : reçu des millions de cycles d'investissement providentiel de Qiji Chuangtan, et les fonds ont été utilisés pour l'auto-recherche de modèles et l'expansion de l'équipe.

2024 : Modéliser les jalons d'auto-recherche et de conformité

• Janvier 2024 : obtention du support de la puissance de calcul d'IA de niveau million de Byte Volcano Engine pour fournir une infrastructure de formation et d'inférence pour les modèles verticaux auto-développés.
• Février 2024 :\u201cL'algorithme de génération de texte MaoChong\u201d a réussi le quatrième lot d'enregistrement d'algorithme de service de synthèse profonde par l'Administration du cyberespace de Chine, et sa conformité opérationnelle a été officiellement reconnue.
• Novembre 2024 : Reçu des dizaines de millions de financement pré-A d'Alpha Commune. Dans le même temps, le modèle vertical MMC-20B auto-développé a terminé sa formation et a été mis en ligne, et la plate-forme a commencé à former une architecture bimoteur de MMC-20B auto-développé + grand modèle externe à usage général.

2025 : Détection AIGC et accès DeepSeek R1

• Premier semestre 2025 : ajout de fonctions de détection AIGC et de réduction du taux AIGC pour répondre directement aux exigences d'examen de conformité des universités en matière de rédaction assistée par l'IA. Les types de contrôle de plagiat sont étendus à trois types : édition de licence, édition d'études supérieures et édition de revue.
• Deuxième semestre 2025 : Accès au modèle de raisonnement DeepSeek R1, version complète, qui améliorera considérablement les capacités de raisonnement sur papier et la cohérence de la logique académique. Dans le même temps, le journal du produit sera continuellement mis à jour (les enregistrements de mise à jour de version seront disponibles en février/mars/juin/juillet 2025).

2026 à aujourd'hui : itération continue

La version en ligne actuelle (web-2026.06) a intégré le modèle d'inférence DeepSeek R1 et continue d'optimiser l'expérience utilisateur de chaque module fonctionnel. Le journal du produit montre qu'il y aura toujours des mises à jour actives en 2026, mais le numéro de version spécifique et les points de modification sont soumis à l'annonce du site officiel.

Présentation de l'architecture du modèle

Cao Cao Chong utilise actuellement une stratégie parallèle à deux modèles :

• MMC-20B auto-développé : un modèle d'écriture académique vertical avec 20 milliards de paramètres. Il est pré-entraîné et affiné sur son propre ensemble de données papier basé sur une architecture open source, et est optimisé pour les spécifications de format, les normes de citation, l'expression académique et d'autres scénarios d'articles académiques.
• Version complète DeepSeek R1 : Connecté au modèle d'amélioration du raisonnement de DeepSeek pour améliorer la profondeur du raisonnement, la cohérence logique et la qualité des réponses à des questions académiques complexes.

La division du travail entre les deux est la suivante : MMC-20B gère les formats académiques et les expressions standardisées, et DeepSeek R1 gère le raisonnement approfondi et la logique complexe. En utilisation réelle, les utilisateurs peuvent choisir différents modèles dans différents scénarios, ou la plateforme peut les acheminer automatiquement.

Avantages techniques de Cao Cao Chong

La barrière technique de Cai Mao Chong ne réside pas dans la capacité des grands modèles à usage général, mais dans les trois niveaux d'accumulation de données dans des scénarios académiques + intégration technique des processus papier + conception complète de la vérification des duplications et du lien de réduction des duplications.

Des données papier privées massives forment un fossé : Les données privatisées de plus de 500 millions de journaux chinois et de plus de 100 millions de journaux anglais constituent le principal atout technique de Maomaochong. Ces données ne sont pas seulement utilisées pour le pré-entraînement et le réglage fin du modèle MMC-20B, mais servent également directement à la détection, à la réduction et à la réécriture des duplications - en comparant avec plus de 500 millions d'articles un par un lors de la détection des duplications, et en effectuant une réécriture synonyme basée sur le corpus académique lors de la détection des duplications. L'ampleur des données détermine directement le taux de rappel de détection de duplication et le caractère naturel de la réduction de duplication. En revanche, les outils d’écriture d’IA à usage général ne disposent pas d’une telle base de données dédiée, et les scénarios de vérification des duplications doivent s’appuyer sur des interfaces tierces.

La valeur cachée du processus de thèse d'ingénierie : l'intégration des cinq données segmentées de la proposition de sujet, de la rédaction, de la vérification du plagiat, de la réduction du poids et de la défense signifie que le cadre de recherche généré par les étudiants au stade de la proposition de sujet peut être directement transféré à l'étape de rédaction en tant que plan, et les résultats de la vérification du plagiat peuvent être directement utilisés comme entrée pour la réduction du poids : les données n'ont pas besoin d'être déplacées manuellement et le format ne sera pas perdu. Cette architecture de processus en tant que données permet aux étudiants, sous la pression des délais, d'économiser non seulement quelques minutes, mais plusieurs heures de conversion de format répétée + de compréhension contextuelle entre différents outils.

Avantages d'efficacité du mécanisme de liaison pour la vérification et la réduction des duplications : Dans les scénarios généraux, la vérification et la réduction des duplications sont deux choses indépendantes : le rapport de vérification des duplications donne le taux de répétition, et vous devez ensuite localiser manuellement les paragraphes très répétés et les réécrire paragraphe par paragraphe. Le mécanisme de liaison de Cao Maochong utilise directement les résultats du contrôle de duplication comme entrée pour la réduction de poids. La plate-forme identifie automatiquement les paragraphes très répétés et déclenche la réduction du poids de l'IA, compressant le lien détection → positionnement → réécriture = en une seule opération. Ce mécanisme de liaison peut réduire considérablement la fréquence des opérations répétées en utilisation réelle.

La coopération en matière de puissance de calcul réduit les coûts de formation : grâce à la prise en charge d'un million de puissance de calcul de l'IA par Volcano Engine, Cao CaoChang a obtenu les ressources de puissance de calcul des principaux fournisseurs de cloud pendant la phase de formation du modèle, évitant ainsi l'investissement initial élevé lié à la création d'un cluster GPU auto-construit. Dans le même temps, l'accès à DeepSeek R1 au lieu de grands modèles polyvalents de grande taille développés par nous-mêmes réduit également le coût et le risque de développement du modèle - le coût de formation de MMC-20B, qui se concentre sur des scénarios académiques verticaux, est bien inférieur à la formation d'un modèle polyvalent de 100 milliards de dollars à partir de zéro.

Avantage du premier arrivé en matière de conformité à l'enregistrement des algorithmes : a réussi l'enregistrement des algorithmes du service de synthèse profonde en février 2024 et fait partie du premier lot d'outils d'écriture d'IA à obtenir cette qualification. Pour les scénarios d'approvisionnement universitaire et de coopération gouvernement-entreprise, cette qualification constitue le seuil d'entrée pour entrer dans la liste des fournisseurs - les produits sans enregistrement d'algorithme ne peuvent pas légalement fournir des services de génération de texte IA aux utilisateurs chinois.

Comment utiliser Cao Cao Chong

Maomao Chong utilise la page Web comme seule entrée et il n'est pas nécessaire de la télécharger et de l'installer. Le processus d'utilisation complet est divisé en quatre étapes :

1. Inscription et connexion : Visitez le site officiel https://www.mmc.cc/, utilisez votre numéro de téléphone portable ou scannez le code QR sur WeChat pour vous inscrire. Une fois connecté, vous entrez dans l'établi personnel et tous les modules fonctionnels sont organisés sous la forme d'un menu de navigation.
2. Choisissez un point de départ : En fonction de l'étape de l'article, sélectionnez l'entrée correspondante dans l'atelier - si vous êtes dans la phase de sélection du sujet, commencez par \u201cProposition de thèse\u201d ; si le sujet a été déterminé, passez directement à \u201cRédaction de thèse\u201d.
3. Déroulement du processus de thèse :
   • Proposition de projet : indiquez l'orientation de la recherche et les mots-clés, et le système générera un cadre de rapport de proposition (analyse du sujet, revue de la littérature, énoncé de tâche), qui pourra être modifié et confirmé section par section.
   • Rédaction : saisissez les exigences du sujet et du chapitre de l'article, sélectionnez le modèle sous-jacent (MMC-20B ou DeepSeek R1) et générez le texte intégral de l'article en un seul clic. Prend en charge la génération personnalisée après avoir alimenté le PDF de référence.
   • Contrôle de plagiat : Téléchargez le manuscrit terminé, sélectionnez le type de contrôle de plagiat (licence/diplôme/journal), le système générera un rapport de contrôle de plagiat après l'avoir comparé avec plus de 500 millions de bases de données papier, et marquera les paragraphes répétés et le taux de répétition.
   • Réduction de la duplication : cliquez directement sur les paragraphes très répétés dans les résultats du contrôle de duplication et utilisez la fonction \u201cRéduction intelligente de la duplication\u201d pour les réécrire en un seul clic. Le poids peut être réduit plusieurs fois jusqu'à ce que le taux de répétition atteigne l'objectif.
   • Détection AIGC : Détectez le taux suspect de contenu généré par l'IA sur le papier et utilisez la fonction \u201réduire le taux AIGC\u201d pour réduire le score AIGC en fonction des résultats.
   • Préparation de soutenance : Une fois la thèse finalisée, utilisez le module \u201c Défense PPT\u201d pour générer automatiquement des présentations et des manuscrits de soutenance, qui peuvent être prévisualisés et ajustés en ligne.
4. Exportation et livraison : Après avoir terminé l'ensemble du processus, exportez le document au format Word/PDF et soumettez-le au système scolaire ; le PPT sera exporté pour l'affichage de la défense.

Remarque importante : le rapport de contrôle de plagiat de Maomaochong ne peut pas remplacer le système officiel de contrôle de plagiat désigné par l'école (tel que CNKI, VIP). Il est recommandé de l'utiliser comme outil de pré-vérification et d'utiliser le système officiel pour la confirmation finale avant de le soumettre à l'école. Le contenu des articles générés par l'IA doit être vérifié manuellement pour garantir que les données sont authentiques, que les références sont standardisées et que la logique est cohérente pour éviter le risque de mauvaise conduite académique.

Prix des produits de Mao Mao Chong

Maomao Chong adopte le modèle économique du trafic gratuit + paiement par forfait. Il ne fournit pas de facturation flexible par nombre de mots ou par jeton, et n'ouvre pas non plus l'accès API.

Comment obtenir un quota gratuit : les utilisateurs peuvent obtenir gratuitement des coupons de vérification du plagiat papier et des coupons de test AIGC en participant aux activités de la plateforme (telles que le partage avec des groupes de camarades de classe, l'invitation d'amis à s'inscrire, etc.). Ces coupons gratuits ont généralement des restrictions d'utilisation (telles qu'une limite quotidienne par personne, un type de contrôle de plagiat spécifié) et conviennent à un seul contrôle de plagiat ou à un seul scénario d'expérience.

Détails du forfait payant : Le site officiel annonce trois forfaits, couvrant les besoins des utilisateurs avec différentes fréquences d'utilisation :

• Repas spécial (229,99 yuans) : quota disponible pour 6 articles, couvrant des projets de base tels que la rédaction d'une thèse, le rapport de proposition, le PPT de soutenance, etc. Le prix moyen par épreuve est d'environ 38,33 yuans, ce qui convient aux étudiants de premier cycle qui n'ont besoin que de remplir 1 à 2 épreuves.
• Family Bucket (319,99 yuans) : 12 articles disponibles, forfait unique pour tous les projets. Le prix moyen par article est d'environ 26,67 yuans, ce qui convient aux étudiants diplômés qui ont besoin de plusieurs cycles d'écriture et d'itérations de vérification et de réduction des doublons.
• Manhanxi (369,99 yuans) : Il existe 18 quotas disponibles et le prix moyen par article est d'environ 20,56 yuans. Il convient aux utilisateurs fréquents qui travaillent sur plusieurs papiers en même temps ou qui ont besoin de réductions et d'ajustements fréquents du poids.

Évaluation du prix : en prenant comme exemple le scénario de rédaction d'une thèse de premier cycle, une thèse nécessite généralement 3 à 5 contrôles de plagiat de la proposition à la soutenance (une pour la première ébauche, une pour la version révisée et une pour la version finale), plus la rédaction et la réduction du poids. Le forfait FamilyMart (319,99 yuans/12 articles) est le plus rentable parmi les trois niveaux, avec un coût de service unique d'environ 27 yuans. Par rapport aux services papier hors ligne (écriture fantôme, réduction des duplications, vérification des doublons et emballage coûtent généralement entre 500 et 2 000 yuans par article), Maomaochong présente des avantages évidents en termes de coûts ; mais par rapport aux outils d’écriture d’IA pure (tels que DeepSeek, dont l’utilisation est gratuite), le seuil de paiement de Maomaochong est un facteur qui doit être pris en compte.

Achats groupés d'entreprise/institutionnels : Le plan tarifaire officiel d'entreprise n'a pas été divulgué. Les achats groupés par les universités doivent être négociés individuellement via les coordonnées du site officiel. Avant l'achat formel, il est recommandé d'effectuer les vérifications suivantes : ① Effectuer un essai à petite échelle pour vérifier si la couverture de la base de données de contrôle de duplication répond aux exigences de l'école ; ② Confirmer si l'exactitude des tests AIGC peut être reconnue par le département ; ③ Obtenez un accord de niveau de service (SLA) détaillé.

Scénarios d'application de Cao Cao Chong

La conception fonctionnelle de Maomaochang est fortement axée sur la rédaction d'articles académiques, et les cinq scénarios suivants constituent ses principaux domaines d'application.

• Assistance complète pour une thèse de premier cycle : De la proposition au deuxième semestre de la première année à la soutenance au premier semestre de la dernière année, la rédaction de la thèse s'étend sur plus de six mois. La valeur de Mao Mao Chong réside dans le fait que les exigences en matière d'outils pour chaque étape de \u201cProposition → Rédaction → Vérification du plagiat → Réduction des duplications → Défense \u201d sont contenues dans une seule plate-forme pour empêcher les étudiants de basculer à plusieurs reprises entre plusieurs outils tels que la vérification des duplications CNKI, la réduction des duplications de la bibliothèque Baidu WPS et PPT. Points clés de vérification : Si la source de données du rapport de contrôle de plagiat couvre le champ d'application de l'école ; l'écart entre le système final de contrôle du plagiat désigné par l'école et les résultats du contrôle de duplication se situe dans la plage acceptable.

• Rédaction de thèses de maîtrise et de doctorat : les thèses de maîtrise et de doctorat sont plus longues (30 000 à 100 000 mots), ont des exigences de contrôle de duplication plus strictes (exigeant généralement un taux de duplication inférieur à 10 % à 15 %) et nécessitent une plus grande précision dans la réduction de poids. La version graduée des fonctions de vérification du plagiat et de détection AIGC de Cao Mao Chong correspond directement à ce scénario. Points clés de vérification : Si la base de données de vérification du plagiat dans la version supérieure contient une base de données de thèses de maîtrise et de doctorat (différente de la base de données des thèses de premier cycle) ; pour les articles avec une terminologie de sujet dense, si les expressions professionnelles après réduction de poids peuvent toujours rester exactes.

• Pré-vérification du plagiat avant la soumission des articles de revues : Une fois que les chercheurs universitaires ont terminé les articles de revues, ils peuvent utiliser Caochao pour effectuer une pré-vérification du plagiat et une pré-vérification AIGC avant la soumission afin de découvrir à l'avance les problèmes de taux de duplication ou de taux suspectés d'IA et d'apporter des modifications ciblées. Points clés de vérification : Si la base de données de vérification du plagiat dans la version de la revue couvre la bibliothèque papier publiée de la revue cible ; différentes revues ont des exigences différentes en matière de taux de contrôle du plagiat (allant de 10 % à 30 %), qui doivent être ajustés en fonction des normes de la revue cible.

• Documents de cours et rédaction académique quotidienne : Pour les petites tâches de rédaction académique telles que les devoirs de cours, les rapports de lecture et les revues de littérature pour les étudiants, vous pouvez utiliser la fonction d'aide à la rédaction de Cao CaoChong pour générer rapidement une première ébauche de cadre, puis remplir manuellement le contenu et les données spécifiques. Points clés à vérifier : Pour les documents de cours qui ne comportent pas une proportion élevée de crédits, vaut-il la peine d'acheter un package séparé ? Il est recommandé de privilégier les coupons gratuits ou les forfaits partagés.

• Rédaction académique pour les sciences biomédicales : Maomaochong dispose d'une \u201c École des sciences biomédicales\u201d un domaine spécial pour fournir un support spécial pour les formats de papier médical, la terminologie médicale et les méthodologies de recherche clinique. Points de vérification : les articles médicaux ont des exigences strictes en matière d'authenticité des données et d'examen éthique, et les limites applicables de la rédaction assistée par l'IA dans ce scénario nécessitent une prudence particulière.

Personnes concernées pour Cao Cao Chong

L'adaptation de foule de Mao Mao Chong a une limite claire pour l'écriture académique - elle est bonne pour les scènes académiques avec un formatage formel, des exigences de vérification du plagiat et une défense orale, plutôt que pour l'écriture générale.

• Étudiants de premier cycle : Face aux exigences rigides des thèses de fin d'études, il existe une pression évidente de conformité sur des indicateurs tels que le taux de détection de duplication, le taux de suspicion AIGC, etc. Le processus à guichet unique de Maomaochong réduit le coût de coordination depuis la proposition du sujet jusqu'à la livraison, et le prix du forfait (environ 27 à 38 yuans/service article) se situe dans une fourchette acceptable. Prérequis : Il est nécessaire de confirmer que la base de données de vérification des doublons de Maomaochong couvre la matière de l'école ; le tuteur de l'école autorise ou accepte l'écriture assistée par l'IA.

• Maîtrise et doctorat. diplômés : l'article est long et nécessite une vérification élevée du plagiat. L'examen AIGC est strict et comporte des exigences plus élevées en matière de qualité de réduction de poids et de précision de détection AIGC. Le contrôle de plagiat de la version supérieure de MaomaoChang et le moteur d'inférence DeepSeek R1 présentent certains avantages en matière de prise en charge de la logique académique. Prérequis : Il est nécessaire de vérifier par des tests réels si la qualité de la réduction de poids répond aux exigences d'expression de la matière majeure ; pour une recherche de pointe très innovante, la contribution logique du contenu généré par l’IA est limitée.

• Chercheurs scientifiques et jeunes enseignants : nécessité de transformer rapidement les idées de recherche en premières versions d'articles, ou nécessité de procéder à une vérification préalable du plagiat avant la soumission. La fonction « Alimentation de la littérature générant le texte intégral » de Cao Cao Chong peut télécharger le document de référence PDF et générer une première ébauche. Prérequis : L'auteur est 100 % responsable de l'originalité et de l'authenticité des données des articles de recherche scientifique. Le contenu généré par l’IA n’est utilisé qu’à titre de référence structurelle et ne peut pas remplacer directement les conclusions de la recherche.

• Foule d'amélioration des qualifications académiques sur le terrain : Besoin de terminer une thèse mais avoir un temps limité et avoir un besoin urgent d'efficacité en rédaction. Le processus à guichet unique de Maomaochong peut réduire le temps nécessaire entre la proposition et la défense. Prérequis : La plateforme ne peut pas effectuer de recherche et d'analyse de données au nom de l'auteur, et le travail académique de fond et la collecte de données doivent toujours être effectués de manière indépendante.

• Ne convient pas à la foule :

  • Utilisateurs de rédaction non universitaires : la conception des processus, le réglage des modèles et les ressources de base de données de Maomaochong sont tous orientés vers des scénarios d'articles universitaires. Pour les besoins d'écriture non académiques tels que la rédaction de nouveaux médias, le contenu marketing, la création de romans et les plans d'affaires, les outils d'IA à usage général (tels que DeepSeek, ChatGPT et Kimi) offrent de meilleurs résultats et des coûts inférieurs.
  • Scénarios où l'autorité de contrôle du plagiat est nécessaire de toute urgence : Si une école ou un journal spécifie clairement un système de contrôle du plagiat spécifique tel que CNKI, VIP, Wanfang, etc., les résultats du contrôle du plagiat par Cao Cao Chong ne peuvent être utilisés que comme référence pour la pré-vérification du plagiat et ne peuvent pas remplacer le système désigné.
  • Scénarios de recherche très innovants et originaux : Les articles universitaires dans des domaines de pointe nécessitent beaucoup de recherches originales et une réflexion indépendante. L’assistance de l’IA a une contribution marginale limitée dans de tels scénarios : elle est bonne pour les expressions standardisées, mais pas bonne pour proposer des questions de recherche véritablement nouvelles et des méthodes révolutionnaires.

Résumé et Outlook

La principale compétitivité de Maomaochong réside dans la combinaison d'actifs de données papier académiques + d'intégration d'ingénierie de processus complète + de détection et de réduction des duplications. La base de données papier chinoise, qui compte plus de 500 millions de personnes, fournit des barrières de données pour la vérification et la réduction des duplications qui ne peuvent pas être reproduites par des outils généraux ; le processus à guichet unique, de la proposition à la soutenance, touche au véritable problème de la rédaction d'une thèse universitaire : non pas le problème d'efficacité d'une seule section, mais le coût caché de la coordination entre les sections ; le mécanisme de liaison de la vérification et de la réduction des duplications amène l'efficacité itérative de la "détection → positionnement → modification" dans cet article à un nouveau niveau d'ampleur.

Limites et risques actuels :

1. Autorité insuffisante en matière de vérification du plagiat : La base de données de vérification du plagiat de Maomaochong n'est pas officiellement autorisée par CNKI, et ses résultats de vérification du plagiat peuvent ne pas être reconnus par l'école où se trouve l'élève. Les étudiants doivent toujours utiliser le système désigné par l'école pour effectuer une vérification formelle du plagiat avant la soumission finale, ce qui signifie que la « vérification du plagiat » n'élimine pas vraiment le problème.
2. Risques de conformité académique liés à l'écriture d'IA : De plus en plus d'universités commencent à examiner le taux présumé d'AIGC dans les articles. Bien que Maomaochong fournisse des fonctions de détection et de réduction de l'AIGC, les politiques d'acceptation et de gestion de l'écriture assistée par l'IA varient considérablement selon les écoles. Certaines universités interdisent explicitement l’utilisation de l’IA pour générer le contenu principal des articles. Toute violation peut entraîner l'échec de l'examen ou des sanctions académiques.
3. Dépendances techniques du modèle sous-jacent : La limite supérieure de performances du modèle MMC-20B auto-développé coexiste avec les dépendances externes de DeepSeek R1. Si DeepSeek ajuste la stratégie API ou si l'itération des capacités du modèle est insuffisante, la capacité de raisonnement de Cao Cao Chong peut être affectée. La formation continue et l’itération des modèles auto-développés nécessitent également une puissance de calcul et un investissement financier stables.
4. Échelle des utilisateurs et notoriété de la marque : Par rapport aux fournisseurs de services établis tels que CNKI Duplicate Checker qui ont établi une confiance profonde, Cao Cao Chong présente encore un écart en termes de notoriété de la marque et de base d'utilisateurs. Dans le cadre du modèle de forfait payant, comment attirer de nouveaux utilisateurs pour effectuer la première conversion de paiement est un défi clé pour une croissance continue.

Évaluation des risques d'approvisionnement et d'adoption : Pour les étudiants utilisateurs individuels, il est recommandé d'obtenir d'abord des coupons de contrôle de duplication grâce à des activités gratuites et d'effectuer un test réel à petite échelle, en se concentrant sur la vérification de deux indicateurs : si l'écart entre les résultats du contrôle de duplication et le système désigné de l'école se situe dans une plage acceptable (écart recommandé < 10 %), et si la sémantique du texte après la réduction des duplications reste cohérente. Pour les universités ou les institutions ayant des besoins d'achats en gros, Maomaochang devrait être tenu de fournir des engagements SLA, des conditions de protection de la confidentialité des données (si les données papier seront utilisées pour la formation des modèles) et des instructions détaillées de couverture pour la base de données de contrôle de duplication avant de signer un contrat formel. Dans l'ensemble, Cao Cao Chong présente des avantages différenciés en matière de données et de processus dans la filière des outils d'aide à la rédaction d'essais. Cependant, en tant qu'outil d'assistance à l'IA, l'originalité académique et l'authenticité des données de l'article doivent toujours être vérifiées par l'auteur lui-même - aucun outil d'IA ne peut remplacer une recherche universitaire rigoureuse et une attitude académique responsable.

Outils associés : notion-ai, Jaspe

Informations de version

• Assistant de rédaction de papier Cao Mao Chong (version DeepSeek R1) ：La version en ligne actuelle du site officiel couvre le processus complet des modules de rédaction académique tels que l'aide à la rédaction d'essais, les conseils pour le développement de sujets, la vérification des doublons et la détection AIGC, ainsi que la production PPT de défense. Il a été connecté à la version complète DeepSeek R1 du modèle d'inférence. Il n’y a pas encore de date de sortie officielle précise. （~2026-06）
• Assistant de rédaction papier Maotaochong (version MMC-20B) ：Intégrez le modèle vertical MMC-20B auto-développé, ajoutez des fonctions de détection AIGC et de réduction du taux AIGC, et étendez la couverture des types de vérification du plagiat à l'édition de licence, à l'édition de cycles supérieurs et à l'édition de revues. Il n’y a pas encore de date de sortie officielle précise. （~2025-07）
• Plateforme papier à processus complet Maomaochong ：Complétez l'intégration des cinq modules principaux de rédaction, de vérification du plagiat, de réduction du plagiat, de développement de sujets et de défense, formant ainsi un service unique pour l'ensemble du cycle de vie du papier. A reçu des dizaines de millions de financement pré-A d’Alpha Commune. Il n’y a pas encore de date de sortie officielle précise. （~2024-11）
• Assistant d'écriture sur papier Maotaochong (version à fonctions étendues) ：Sur la base de la vérification de la rédaction et de la duplication, une nouvelle fonction de proposition de sujet d'article est ajoutée, comprenant des sous-modules tels que l'analyse de la sélection de sujet, la revue de la littérature, la lettre de mission, le rapport de proposition de sujet, la proposition de sujet PPT et d'autres sous-modules. Il n’y a pas encore de date de sortie officielle précise. （~2023-07）
• Assistant de rédaction de thèse de Mao Mao Chong (version de soutenance) ：Un nouveau module fonctionnel de soutenance de thèse a été ajouté pour prendre en charge la génération de PPT de soutenance, la rédaction de manuscrits de soutenance et la préparation de questions et réponses de soutenance. Il n’y a pas encore de date de sortie officielle précise. （~2023-05）
• Assistant de rédaction d'essais Maomao Chong (première édition) ：Maomaochong Paper Writing Assistant est officiellement lancé. Il fournit des services de rédaction de documents en ligne aux étudiants avec une assistance à la rédaction de documents par l'IA et la vérification et la réduction des doublons comme fonctions principales. （2022-10-20）