#文本分析

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我们来聊聊AI味儿： 第一种：先反差描述，然后急于解释。 因为模型的三观没有清洗好，所以大模型一直在扭转这种反常识 ，模型默认为是被迫要这样说。 然后就会接着说：老实说、本质上、其实等等词来进行转折。最后再补一个模型能够想到的案例，试图验证。 这个逻辑是非常缜密的。一定要符合：有效性与真理性。 把形式逻辑做到结果上，这些形式逻辑有很多种，还包括自问自答、定义阐述、案例说明。 第二种：表层示例 模型在组织过程中需要写出具体场景，还原它构思的完美的象，这个象又不能完全具象到刘阿姨、李大妈等等，智能通过比较大的门类层级。 看似都在推理中，实际与落地经验完全不是一回事，与执行差之千里，大体可以叫纸上谈兵。 第三种：虚空对比 在名词和动词的运用上，因为特别严谨，模型往往只能使用常用词，这在推理过程中，属于是进入了词的窄效应。 比如我们谈论哲学家，最优先选中的可能是亚里士多德和弗洛伊德，并不一定能落到维特根斯坦头上。 当你看到一篇文章经常出现你看到上一个词和下一个词在相关性上极高，属于有点文化就能想到的关联词时候，就很可能发现了模型的局限性。 第四种：语义与语用的连接。 模型的严禁程度不允许语义产生歧义，所以在语用上，一定会跟着进行约束，以达到表达的准确。 一旦进入一个需要解释的内容，必定会跟进解释，这两者中出现的连接词，往往包含了我们经常看到的：不是、是、而是、不止是、重要的是、本质上上、说白了。 语义是阐明这件事，语用是约束这件事所处的环境条件。 第五种：过度完美 模型的过度完美表现在，他要把一句话讲清楚，是非常有机器语言规律的，并非人性表达规律。 人的表达，往往拆开来这句话，是不容易形成完整语法的。即使符合语法，也会用词语规避掉完美，来符合自己的语言习惯。 未经雕琢的文字，可以是短句。比如“未经雕琢的文字”和“可以是短句”，就都是短句。 如果连起来写就会很别扭，这是我的习惯。 如果AI的习惯，会写：没有经过雕琢的文字也可以是由短句组成。 因为拆开，对于模型没有设定风格的时候，就不算一句话。 即使设定了风格，在推理过程中，也会偶然选中了必须选中的那个选项，也就偶尔还会冒出来AI味儿。 当然还有一些比如AI认为“讲”、“说”和“写”拥有不同的习惯。 当他识别文本为讲，那就是生活聊天风格，会比较多儿化音或者排比句或者很别扭的地方也放一个“了”做结尾； 识别为说，那就是单人叙述风格，带有大量说教的口吻，连词就会变多，解释也变多； 识别为写，那就是严谨到不能更严谨，长句不断。
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微型小说研究出新，以“最经济”的文本生发“最丰厚”的意蕴
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Deep seek 在收到我的问题后飞速的展示文本，然后突然消失，留给我这样一个答案。 所以各位吹捧Deep seek 的时候，别喝茶，免得呛了。
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