ICLR 摘要词频对比：novel、comprehensive 骤降成 LLM 新指纹
y_m_asano · x · 2026-11-12
一位研究者让 Sonnet 挖掘 ICLR'26 与 ICLR'27 投稿摘要的用词差异，绘制了 2027 相对 2026 的词频变化图（对数刻度）。
- 显著下降的"LLM 味"词：comprehensive（约降至 1/8）、novel、pivotal、leverage、crucial、rigorous、notably、principled、furthermore、moreover、robustness、em dash、"not only"、framework、experiment 等——这些正是此前被广泛当作 AI 生成痕迹的高频学术套话。
- 显著上升的词：carry（约 8 倍）、whose、control、分号、downstream 等。
作者据此提出：随着模型迭代和社区对 AI 痕迹词的规避，旧的"LLM 黑话"正在消退，新的语言指纹又会出现，并征集大家知道的其他 LLM shibboleths（身份识别词）。
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