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如何解决 AI 写文章的 AI 味儿？ 现在的 AI 写数学题或写代码很厉害，但在写学术论文、小说或百科文章时，经常产出空话连篇、表面流畅但缺乏真正深度的文字，这种低质文本常被称为“AI 废话”（AI slop）。 出现这个问题的原因在于，常用的 AI 评分系统很难辨别真正优秀的文字。研究人员发现，如果让目前的先进模型给文章打分，或者让它们自由制定打分标准，模型给出的分数往往偏向 AI 生成的内容，甚至给 AI 文本的分数远高于人类专家的原著。打分裁判本身偏好废话，训练出来的写作模型自然就会写出更多废话。 为了解决这个弊端，META 提出了一套名为 RL-XAR 的新训练方案，核心思路分为三步： 1）准备参照标杆：收集高水平的人类写作范例，比如真实的科研论文、名家小说和维基百科精选词条，截取前半部分作为上下文，分别让人类专家和 AI 模型顺着往下写。 2）训练评分规则：让 AI 裁判反复调整打分标准，直到这些标准能准确把人类高手的文本评为高分，把 AI 生成的文本评为低分，真正拉开两者的差距。 3）针对性强化训练：用这套校准后的高难度评分规则去重新训练写作模型，不断循环这个过程，逼迫模型改掉毛病。 META 在三个领域测试了这种方法： · 学术论文写作：模型需要补写论文中被拿掉的摘要、引言或结论。经过新方法训练的模型，不再像以前那样把整篇论文翻来覆去复述一遍，而是学会了精简和突出重点。原作者进行盲测评估时，新模型的胜率达到了 89%。 · 文学小说续写：续写普利策奖和诺贝尔奖得主的作品。模型改掉了乱用陈词滥调的比喻这一常见毛病，盲测胜率达到了 95%。 · 维基百科编写：根据标题直接写出正文内容。这项任务难度最高，模型虽然也有进步，但因为现有的 AI 裁判能力有限，提升幅度不如前两项明显。 所以，想让 AI 写出更像人类高手的深刻文字，关键在于先训练出眼光挑剔的评分标准，避免让模型用平庸的标准自我满足。 原文：

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2026年9月，两位出身清华大学博士、曾在新疆工作多年的“80后”厅级干部，均被调离实质性重要岗位。一位是今年45岁的原新疆克拉玛依市市长陈凯，在担任山西省阳泉市市长9个月后，突然被调任山西工程技术学院副院长；一位是曾获评“全国优秀县委书记”的41岁药宁，由新疆喀什地委委员、喀什市委书记改任新疆自治区团委副书记。

其实做推特做到1w粉丝 我倒是没有变现很多钱，反而是带来我很多无形的财富 我认识了很多优秀的人，感觉刚离开学校，重要的不是赚多少钱，找多少钱一个月的工作，而是找到这么一个积极向上的圈子 当所有人都在干活，都在向上的时候，你顺着这一股势头，最次也能做一个凤尾

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$Gstock 解读 | 币安币股战略、YZi Labs 对 BNC 的治理实验、以及 BNB Chain 对 Robinhood 的份额争夺叠在同一条 $Gstock 交易对上 CA： 0xcafdbce93477261db8250e42bdae6e66733f9e20 大家有关注我推文应该知道， @GeniusTerminal 前几天正式上线时，我就着急关注龙一的CA，可惜当时选标GCAT的标，但没选错方向。因为我当时看到的核心就是： 📍 币安币股战略这个大方向的机会！ 1⃣ $GSTOCK 目前最优秀毕业生，刻意用 $BNCB $GSTOCK : 核心叙事说得很直白： 用 Meme 交易费，给开曼基金会攒真实（或可赎回）股权，再尝试提案、占董事会席位，再反向收购上市公司。 2⃣ 再说说：genius 在Binance中的战略地位 YZi Labs 前身就是 Binance Labs。Ella Zhang 是 YZi 负责人、Binance Labs 创始负责人，YZi 先通过 PIPE 把 CEA Industries 推成最大公开 BNB 财库公司（BNC） ➟ 所以前面我一开始就讲这个发射台本身就讲： 币安币股战略、YZi Labs 对 BNC 的治理实验、以及 BNB Chain 对 Robinhood 的份额争夺 叠在同一条交易对上。配对代币化股票bStocks / Ondo / xStocks / 4Stocks 或稳定币。 📍 所以从以上两点可以看出 $Gstock： 1) 代币化股票分发战： $GSTOCK 币安要打赢代币化股票分发战，和RH链的商战，genius 重要， $Gstock 又是这个平台的旗舰meme，从名称就能看出来，与Stock绑定。 2） BNC 的壮大需求： YZi 已经用真股权拿下过 BNC 的董事会； 试图用 Meme 手续费复制这个动作，并把它产品化。币安需要这条线！ 而平台的meme就是最快的出圈方式！！这个项目Aster Binance Alpha 从我研判角度应该是迟早的事。