研究归纳AI文本难读的六种语言模式

2026年10月27日，The Decoder报道称，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，归纳出六类会过度使用并增加阅读负担的语言结构。研究指出，模型常使用人类写作中少见的 unusual word combinations，如“reader-patience budget”，并把句中相关部分相隔较远，增加工作记忆负担。得分结果显示，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。研究人员还提出，从RLHF转向RLVR后，模型更重视正确性和信息密度，可能促成更难读的模型表达方式。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。