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AI仿写的一些思考。

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发表于 2 小时前 | 显示全部楼层 |阅读模式
AI仿写的一些思考。


早期的通用做法是,先至少找三五篇有代表性的文章,进行高度抽象,提取行文风格特征,成品 AI仿写提示词是:提取到的文风特征 + 示例文章。

最终仿写的文章,流于表面,只是看起来像,缺乏内核,很肤浅。

中期的优化版本,先用大量样本文章提取价值观、哲学观、硬核知识点,然后再和提取的文风特征结合、

最终的仿写效果,稍有提升,但依然不够。

如何优化?

还是先回到人工写作,一个人的输出,只占到他实际想法的一小部分,每篇文章都包含了大量前置信息。

我我知道的,我想写的,我实际写的,如果只从第三步着手仿写,永远不够。

必须抽象出大量前置信息,才能让仿写更符合预期。
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