ai查重的原理是对文本内容进行复杂的计算和分析，通过计算相似度来判断两篇文章是否一致。一般采用向量空间模型和余弦相似度算法进行计算。首先将文章分割成一个个单词词条，并通过去除无意义的词汇，形成一个词频向量。然后计算这两个词频向量之间的余弦相似度，得到相似度值。如果相似度值超过设定的阈值，则表明两篇文章相似度较高，可能存在抄袭等情况。

ai查重的原理是通过将被检测文本转化为数字特征向量，并利用相似度匹配算法比较其与已知文本的相似度，然后给出相似度得分，从而判断被检测文本与已知文本的重复性。

常用的相似度匹配算法有余弦相似度算法、Jaccard相似度算法、编辑距离算法等。此外，一些自然语言处理技术如词向量模型和文本分类模型也可以用于查重。总之，ai查重的核心是利用机器学习和计算机算法实现大规模文本匹配，以提高作业、论文等文本的学术诚信水平。