纽约大学与德克萨斯大学奥斯汀分校研究 AI 文本难读的六种语言模式

纽约大学与德克萨斯大学奥斯汀分校研究者分析了14个语言模型生成的120段对话、45次编程会话和980篇文章，归纳出六类AI文本过度使用且增加阅读负担的语言结构。研究发现，Llama和Olmo基础模型最接近人类写作，Olmo系列经后训练后可读性得分上升；研究者还提出，RLHF转向RLVR后更重视正确性和信息密度，可能促成难以阅读的模型表达方式。