以下是一些关于去除 AI 味的方法和相关内容：
需要注意的是，有人认为去除“AI 味”是个伪命题，因为所谓的“AI 味”实际上是“GPT 味”。在 GPT 刚出现时，为了让模型听懂人话，OpenAI 雇了很多肯尼亚人做数据标注。
我们在使用AI创作时，是以某个模型为基础进行调优的。要写出更好的文字，选好的模型是第一步。模型之间的能力差异非常之大，以至于很多时候对效果的影响是决定性的。如果使用的模型不适合这个任务，怎么调优都很费力，不如干脆换一个更好的直接使用。但是，这就涉及到评估方法。当时我们做了一个评估的测试，实际上，从科研的角度看，评估大模型的metric有很多，比如让大模型做小学数学题（GSM8K），这也是一种著名的评估数据集。这类数据集有固定答案，但写作任务压根没有标答，这在写作任务上就不管用了。从实际角度出发，我们不得不自己去想办法来评估这些模型的能力。这是我们当时的文档标题。在我们的写作课中，学员需要紧密结合大语言模型进行创作，这是一个非常特殊的任务：写作没有标准答案，何况这还是在中文语境下的，涉及人机交互的，具有强烈风格的网络小说类型短故事、短剧剧本创作。挑选模型的第一个重要指标是文风和语言能力：你如果去网上搜“ai味”，会看到大量文章教你怎么克服AI奇怪的文风，比如“首先、其次、再者、引人入胜”这种套话，一看就觉得是ai写的。而且这种ai味很难看，不是很让人有继续阅读的欲望。那么，我们要怎么去除ai味呢？实际上，我认为去除ai味是个伪命题。我们在谈到ai味的时候实际上讲的是GPT味。大家知道，在GPT刚出的时候，为了让模型听得懂人话，要做对齐，OpenAI雇了很多便宜的肯尼亚人给他们做数据标注。
其次，我们知道聊天ai默认的说话风格都是比较正式、恭敬、官方的，自带一股”机器味“。因此要去除ai味，要从它的对立面寻找答案，常规做法就是让bot变得不正经、放肆、幽默、通俗。通俗，要使其有人的口语聊天习惯。刚开始我比较注意语气的自然化，比如语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等等，使得回答更加自然、更贴近日常对话的风格。还要注意口语化词语（相对于书面语）的使用，让我欣慰的是，这一点ai理解的很好，一般不用多加调试。也可以考虑增加一些网络语言语料库，但在比赛中不一定能够遇上可以应用的场景，生搬硬套太多只会带来副作用。不正经、放肆、幽默就需要我们塑造一个搞笑人设。幽默很容易理解，生活中幽默风趣的人往往也是最受欢迎的，但是要做到好的幽默，还需要我们去设置各种夸张、比喻、双关、对比、反差等等实现幽默的手法。不正经涉及到回答问题的逻辑与态度，是认真回答呢还是敷衍回答、含蓄间接应对问题。那么何为”放肆“呢？放肆可能意味侵犯，这本来是与ai恭敬为人类服务的基本设定相违背的，因此让ai bot变得放肆而不顾虑他人的感受，能够一针见血地、大胆地去开一些”玩笑“，是对其本身设定的一个重要突破，也是拟人化的重要步骤，这样的答案冲击力往往很强。小细节：有很多选手会在标点符号、断句和表情符号上下功夫，如果观众不知道bot可以这样做的时候就是好使的，但是当大家都知道后，作用就微乎其微了，到了最后还是内容为王。
一段指令，用于指挥AI生成你所需要的内容，每个单独的提示词叫tag（关键词）。[heading2]支持的语言[content]支持的语言为英语（不用担心英语不好的问题，[点击蓝字进入提示词字典](https://ops.jk.cm/#/apps/ops/)）另外注意emoji也可以用的🥰，好赞🫡，但是我不造用了emoji可以有什么好处hhh。[heading2]语法规则[content]1.用英文半角符号逗号,来分隔tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果，示例见下方代码块2.改变tag权重：注意tag的顺序越靠前对于SD来说权重越大，但是依旧可以给每个位置上的tag单独设置权重。而且还有两种写法。2.1.(tag:权重数值)：数值从0.1~100，默认状态是1,低于1就是减弱，大于1就是加强2.2.(…(tag)…)/[…[tag]…]：每加一层()括号，权重就重1.1倍，每加一层[]括号就反向减弱1.1倍.比如说括号加两层是1.1*1.1=1.21倍，三层是1.331倍……示例见下方代码块，两种方法都可以用，第一种清晰明确，第二种方便快捷。3.进行tagde步数控制（高级玩法，快试一试，可以秀了）：就是SD先按你输入的这个tag1开始生成，然后在达到你设定的步数之后，tag1停止产生作用，此时tag2再参与到对内容生成的影响。[tag1:tag2:数字]，数字大于1理解为第X步前为tag1，第X步后变成tag2，数字小于1理解为总步数的百分之X前为tag1，之后变成tag2，示例见下方代码，代码块的#后为注释。注意这两种方法各有优劣，建议按需灵活调用。