几乎所有主流大模型都这样，它更像是技术架构本身带来的痕迹。预训练阶段，模型的语料可能来自书籍，文章，网页，论坛，见过很多粗糙的、口语化的、甚至脏话连篇的文本。到了后训练阶段，它被一遍遍教导：要安全、要清晰、要有条理、要让大多数人满意。 概率分布被不断抹平。
最终它学会了走那条最不容易出错的路，于是就有了我们现在闻到的这股味。
有人会说：把temperature拉高不就行了？把采样弄得更随机一点，不就能跳出那些平滑的概率峰吗？理论上可以。实际上，你一拉高，它就开始胡说八道，开始语病和前后矛盾。
逻辑严密和"有人味"，在当前架构下几乎是个不可能三角。你想要它不胡说，就得接受它平滑；你想要它有棱角，就得承担它可能的逻辑崩坏。
AI 没有荷尔蒙，没有真正的疲惫，没有某个瞬间突然涌上来的委屈或荒诞。没有这些锚点，文字就只能漂着。
不要指望彻底去掉了 AI 味儿，在现有技术架构下，那是个伪命题，最多只能稀释。
只让 AI 帮你查、帮你理、帮你把已经想清楚的东西排得好看一点。把你真实的素材扔给它-- 那次吵架时对方说的原话， 那天晚上你盯着天花板想到的一句很损的话， 你自己都觉得有点偏激却忍不住想说的观点。然后明确告诉它：不许总结，不许升华，不许用"首先其次"，出现超过五个字的短句，可以用脏话，可以前后不那么顺。
