纽约大学与得州大学奥斯汀分校研究总结 AI 文本难读的六种模式

纽约大学与得州大学奥斯汀分校研究人员分析 14 个语言模型生成的 120 段对话、45 次编程会话和 980 篇文章，总结出 AI 文本过度使用的六类语言结构。研究认为，从 RLHF 转向 RLVR 后，训练更强调正确性和信息密度，可能使模型形成适合 AI 理解但对人类过于稠密的表达风格。通过加入鼓励短答案的惩罚项，研究人员发现模型会几乎普遍偏好简短措辞，而人类会按语境选择长短表达。