研究归纳AI文本六类阅读负担

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，归纳出AI文本中六类会加重人类阅读负担的语言结构。研究认为，训练从RLHF转向强调正确性和信息密度的RLVR后，模型可能形成适合AI理解、对人类却过于稠密的表达。 在概念验证中，研究人员用奖励短答案的惩罚项训练较小模型；在特定训练条件下，该模型几乎不论语境都偏好简短措辞，并将其延伸至未见句式，而人类会按语境选择长短表达。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。