新模型写作集体转向「高密度吉布森体」:词少信息多但难读
AnticitizenPrime · reddit · 2026-10-03
Reddit 网友观察到一种跨厂商趋势:最新模型(开源与闭源皆然)的写作风格正在趋同,呈现「信息密度高 + 词汇量大」的压缩式文风。
- 作者用「为什么不给中餐厅直接叫 Chinese Food」这种搞怪问题测试 GLM 5.3 Flash,得到的回答里出现「Baudrillardian flourish at the failure point」这类高度浓缩的表达——六个词塞进多层含义,普通读者第一眼很难看懂。
- 他认为这类似 William Gibson 的写作风格:用精确的选词以最少的词传递最大信息量,像是「Gibson-speak」。
- 可能成因:训练目标偏向 token 效率,导致模型选更「宽」的词汇而非更长的句子。
- 代价是对普通读者可读性下降;作者不认为人类完全不会这样写,但在人类文本中少见,却在新模型中普遍出现。
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