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置顶论文：arxiv.org
Why is AI-generated language so hard to understand?
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AI 生成的文本为什么越来越难读？
研究者提出了一个统一的解释。
人类语言经过长期演化，被优化来成功沟通。这意味着什么？一个人说话时会倾向于缩短依存距离、在关键位置插入信号词、避免罕见搭配，这些习惯降低了听者的理解负担。心理语言学把这种倾向叫做“均匀信息密度”（uniform information density）：说话人把信息分散开，避免在某一点突然堆积太多信息让听者处理不过来。
但现在的前沿模型不再只是模仿人类文本。它们经历了大量后训练，用强化学习去解数学题、写代码、做推理。在这些任务里，一个模型因为答对了会获得奖励，但因为表达清楚不会获得任何额外的奖励。同时上下文窗口有限制，用更少的词说同样的事就能在有限空间里装更多信息。这两个因素合在一起，制造了一种信息密度压力：模型倾向于选择更短更密集的表达方式，即使这意味着偏离人类的语言习惯。
基于这篇论文的研究，可以在 Agents.md 中添加如下要求，尝试提升文本可读性：
1. 句间连接不许省。 两个判断挨着放时，如果第二句不是对第一句的直接延续，中间必须有一句话交代它们的关系。读者不应该需要自己猜两句话之间是转折、因果、还是补充。问题和回答之间同理：问题出现后，至少停一句话再展开回应。
2. 修饰语不超过两层。 一个名词前面的定语不超过两层嵌套。需要三层以上时，先把最内层的概念用一句话说清楚，再往外套。「用户行为数据分析模型优化方案」这类写法禁止出现。
3. 同一段内，抽象概念做主语并搭配动作动词的句子不超过两句。 「这个框架吞噬了…」「这条规则抓住了…」「这个机制驱动了…」——每一句单独看没问题，密集出现时读者的理解负担会累积。第三句起必须换成具体的人、事物或场景做主语。
4. 写完后自检搭配。 逐句检查名词与动词的搭配，问：这个搭配在日常口语里说不说？如果说不出来，换成说得出来的。每个字都认识但连在一起别扭的表述，就是需要换的。
Why is AI-generated language so hard to understand?
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AI 生成的文本为什么越来越难读？
研究者提出了一个统一的解释。
人类语言经过长期演化，被优化来成功沟通。这意味着什么？一个人说话时会倾向于缩短依存距离、在关键位置插入信号词、避免罕见搭配，这些习惯降低了听者的理解负担。心理语言学把这种倾向叫做“均匀信息密度”（uniform information density）：说话人把信息分散开，避免在某一点突然堆积太多信息让听者处理不过来。
但现在的前沿模型不再只是模仿人类文本。它们经历了大量后训练，用强化学习去解数学题、写代码、做推理。在这些任务里，一个模型因为答对了会获得奖励，但因为表达清楚不会获得任何额外的奖励。同时上下文窗口有限制，用更少的词说同样的事就能在有限空间里装更多信息。这两个因素合在一起，制造了一种信息密度压力：模型倾向于选择更短更密集的表达方式，即使这意味着偏离人类的语言习惯。
基于这篇论文的研究，可以在 Agents.md 中添加如下要求，尝试提升文本可读性：
1. 句间连接不许省。 两个判断挨着放时，如果第二句不是对第一句的直接延续，中间必须有一句话交代它们的关系。读者不应该需要自己猜两句话之间是转折、因果、还是补充。问题和回答之间同理：问题出现后，至少停一句话再展开回应。
2. 修饰语不超过两层。 一个名词前面的定语不超过两层嵌套。需要三层以上时，先把最内层的概念用一句话说清楚，再往外套。「用户行为数据分析模型优化方案」这类写法禁止出现。
3. 同一段内，抽象概念做主语并搭配动作动词的句子不超过两句。 「这个框架吞噬了…」「这条规则抓住了…」「这个机制驱动了…」——每一句单独看没问题，密集出现时读者的理解负担会累积。第三句起必须换成具体的人、事物或场景做主语。
4. 写完后自检搭配。 逐句检查名词与动词的搭配，问：这个搭配在日常口语里说不说？如果说不出来，换成说得出来的。每个字都认识但连在一起别扭的表述，就是需要换的。
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辅导孩子学习诗词 Prompt：
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你要把一首诗变成一幅只由诗中文字组成的图。字的位置和走向就是画面本身：读者既能看出画面，也能顺着一条路径把整首诗读下来。
第一步，找事实。读诗，写出画面里有哪些东西，以及它们之间的关系：谁在上，谁垂下，谁在动，往哪个方向动。只写诗里有的，不添加。
第二步，定投影。
- 每个东西由诗里指称它、或者描写它的那些字构成。
- 关系换成空间关系：垂下就让字沿弧线往下排，高就让字竖着往上叠，风就让字斜着横穿画面。
- 表示疑问、否定、比喻的字（如"不知""谁""似"）不对应任何东西，放在空白处或两个意象的交界处，用位置显示它们的作用。
第三步，排出来。输出一张图片，元素是文字，呈现这个意向
第四步，对照检查。逐条核对，有一条不满足就改，直到全部满足：
1. 图中所有字都出自原诗。为了让画面饱满，可以重复使用诗里的字。
2. 不看原诗的人能认出这是什么画面。
3. 按阅读路径能把原诗一字不差读下来。
4. 每个意象都由指称它的字构成，不拿别的字凑。
诗：{在这里放诗}
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你要把一首诗变成一幅只由诗中文字组成的图。字的位置和走向就是画面本身：读者既能看出画面，也能顺着一条路径把整首诗读下来。
第一步，找事实。读诗，写出画面里有哪些东西，以及它们之间的关系：谁在上，谁垂下，谁在动，往哪个方向动。只写诗里有的，不添加。
第二步，定投影。
- 每个东西由诗里指称它、或者描写它的那些字构成。
- 关系换成空间关系：垂下就让字沿弧线往下排，高就让字竖着往上叠，风就让字斜着横穿画面。
- 表示疑问、否定、比喻的字（如"不知""谁""似"）不对应任何东西，放在空白处或两个意象的交界处，用位置显示它们的作用。
第三步，排出来。输出一张图片，元素是文字，呈现这个意向
第四步，对照检查。逐条核对，有一条不满足就改，直到全部满足：
1. 图中所有字都出自原诗。为了让画面饱满，可以重复使用诗里的字。
2. 不看原诗的人能认出这是什么画面。
3. 按阅读路径能把原诗一字不差读下来。
4. 每个意象都由指称它的字构成，不拿别的字凑。
诗：{在这里放诗}
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每个季度给自己设定一个思考问题。
这个季度问题会像一个“吸引子”一样，将零散的信息和事件围绕它打转，碰撞、酝酿，大脑中可能会突然出现“火花”。
一年想清楚四个问题，慢一点，再慢一点。
这个季度问题会像一个“吸引子”一样，将零散的信息和事件围绕它打转，碰撞、酝酿，大脑中可能会突然出现“火花”。
一年想清楚四个问题，慢一点，再慢一点。
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推荐一篇论文：arxiv.org
论文中针对阅读提出了一个非常有意思的取景框架。
我们一直有「六经注我」 vs 「我注六经」的分类，可以理解为「以读者为中心」 vs 「以作者为中心」。
现在有了 AI，会带来什么变化？
这论文加了一个维度：「AI 替我读」vs「AI 陪我读」。
两者一结合，就出现了四象限。可以把当下的 AI 工具和应用场景放置其中进行分析。
针对「AI 陪我读」这个有意思的话题，又给了三个工具：
第一类是跑鞋型。跑鞋不改变你跑步的方式，它减少脚和地面之间的摩擦，让你跑同样的路更省力。对应到阅读，就是让你用同样的方式读，但读得更顺。术语弹窗让你不必中断去查词典，高亮系统替你标出哪些段落值得细读、哪些可以略过，自动排版让长文档更容易扫视。你还是在读，读的动作没有变，只是路面变平了。
第二类是哑铃型。哑铃的作用不是让你省力，恰恰相反，它故意给你加负重，目的是让你变强。对应到阅读，就是在阅读过程中设置有益的阻力。比如读完一段之后要求你用自己的话复述，再往下翻之前先让你预测作者接下来会说什么，或者定期抛出问题检验你是否真的理解了而不只是眼睛扫过去了。这些动作会让阅读变慢，但慢下来的那部分恰好是理解发生的地方。
第三类是滑雪板型。滑雪板不是让你走路更快，也不是让你腿更有力，它让你做到一件走路根本做不到的事——在雪上滑行。对应到阅读，就是让你和文本之间产生以前不可能的交互方式。把一篇论文的段落拖到二维空间里重新排列，让两篇论文的论证链条并排对照，在阅读痕迹上回溯自己三个月前读同一篇时关注了什么、现在关注了什么。这些不是「读得更快」或「理解得更深」，而是一种全新的阅读动作。
有了这个框架，就像是拥有了一张地图。针对自己的需求，可以在对应的象限中寻找解法。
论文中针对阅读提出了一个非常有意思的取景框架。
我们一直有「六经注我」 vs 「我注六经」的分类，可以理解为「以读者为中心」 vs 「以作者为中心」。
现在有了 AI，会带来什么变化？
这论文加了一个维度：「AI 替我读」vs「AI 陪我读」。
两者一结合，就出现了四象限。可以把当下的 AI 工具和应用场景放置其中进行分析。
针对「AI 陪我读」这个有意思的话题，又给了三个工具：
第一类是跑鞋型。跑鞋不改变你跑步的方式，它减少脚和地面之间的摩擦，让你跑同样的路更省力。对应到阅读，就是让你用同样的方式读，但读得更顺。术语弹窗让你不必中断去查词典，高亮系统替你标出哪些段落值得细读、哪些可以略过，自动排版让长文档更容易扫视。你还是在读，读的动作没有变，只是路面变平了。
第二类是哑铃型。哑铃的作用不是让你省力，恰恰相反，它故意给你加负重，目的是让你变强。对应到阅读，就是在阅读过程中设置有益的阻力。比如读完一段之后要求你用自己的话复述，再往下翻之前先让你预测作者接下来会说什么，或者定期抛出问题检验你是否真的理解了而不只是眼睛扫过去了。这些动作会让阅读变慢，但慢下来的那部分恰好是理解发生的地方。
第三类是滑雪板型。滑雪板不是让你走路更快，也不是让你腿更有力，它让你做到一件走路根本做不到的事——在雪上滑行。对应到阅读，就是让你和文本之间产生以前不可能的交互方式。把一篇论文的段落拖到二维空间里重新排列，让两篇论文的论证链条并排对照，在阅读痕迹上回溯自己三个月前读同一篇时关注了什么、现在关注了什么。这些不是「读得更快」或「理解得更深」，而是一种全新的阅读动作。
有了这个框架，就像是拥有了一张地图。针对自己的需求，可以在对应的象限中寻找解法。
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