训练方法的问题
现有的大语言模型训练方法和底层架构本质上是基于英文的逻辑去设计和训练的，即使也特别加入了中文的分词方法和语料，但本质来说，还是一个英文大脑拿着中文对照书给你做英文语境下的概率计算和路径计算，所以让一个超级油画大师给你画水墨画，他虽然很有能力，临摹水平超高，但对真正的中国人来说，画出来的只有形，而没有意。 
如果训练方法从底层起就不是为了适配中文这种高维语言而设计的，那么生成的文章永远无法达到真正的“神似”。 

很多人觉得AI味重是因为"此外"“值得注意的是”"总而言之"这些词用多了，改掉就好。但这只是表面症状。更深层的原因是——模型在用一种翻译体在写中文。AI的逻辑习惯是这种“骨架清晰”的表达方式。所以写中文时，它会疯狂地堆砌“首先、其次、总之”、“不仅…而且…”、“由于…导致…”。
看AI写的中文，底层句式逻辑其实是英文的：主语明确、因果链条线性展开、每一句都在做逻辑递...