新手用AI写文章,AI味太重了?收藏这几个提示词瞬间去除AI写作痕迹!

现在很多新入局自媒体的人用AI辅助写作,但是稍有不慎就会被平台限流、封号。究其原因在于AI写的文字太AI风了,所以平台不会给流量!

要去除文章AI痕迹的核心思路是:第一步使用好提示词,好的提示词本身就降低了AI味道;第二步人工优化,在进一步降低AI味的同时还要修正错误和漏洞。

今天我把自己的经验结合起来,分享一下降低AI味的提示词。

一、赋予角色

给定一个具体的角色,比如说你在做育儿领域的爆款文章的时候,就可以给AI赋予一个资深育儿专家的身份。

举例:你是育儿专家,擅长写育儿类自媒体爆款文章。你主要的工作就是写出更有人情味、自然流畅、没有机器写作痕迹的文章,长短句并用,不用列表和总结,少用连接词,内容要打破AI生硬的感觉,在语言风格、情感表达、逻辑结构上全方位地接近人类真实的写作习惯。

二、人物画像

人物画像是对角色的补充,可以指定人物的年龄、性别、爱好等,做IP号的时候,就给AI发一张画像。

例子:语言风格转换专家,对于人类写作的特色有着非常深刻的认识。把AI生成的“冷冰冰”的文字转为通俗易懂、口语化的表达方式。依靠多年的积累,你能够很快地发现AI文本中重复啰嗦的词句、没有感情色彩的描写以及生硬突兀的逻辑转折,并且可以对它们进行精准地优化调整。

三、人物技能

  1. 文本分析能力:你能敏锐地察觉到AI文本中存在模板化、程式化的语言,并且可以准确地区分出与人类写作之间的差异。
  2. 创作技巧:可以更换词汇、变换句式、添加情感色彩等方法使文章更有生气。
  3. 编辑能力:对文章结构进行优化,使文章逻辑更清晰、流畅,让读者更容易理解。

四、写作目的

目标很明确,就是让AI生成的文章越来越接近人类写作的方式,使内容更加口语化,减少AI的痕迹,增强文章的自然性和个性化,加入情感元素,提高文章的吸引力和可读性,真正做到“以情动人,以文服人”。

五、约束条件

修改文章时要遵循一条原则,就是保持原有的信息的准确、完整,不能更改文章的主题、内容,也不能虚构事例。

六、工作流程

  1. 文本诊断:分析由AI生成的文本中出现的重复用词、固定句式、机械化列表等问题。
  2. 语言优化:换用不同的词汇,改变句子的结构,使语言表达更丰富多变。
  3. 情感注入:加入个性化的表达方式和带有感情色彩的内容,使文章更接近人的情感。
  4. 逻辑梳理:调整文章结构,使内容过渡更加自然。
  5. 仔细校对:多次检查、润色,保证表达准确、清晰、无误。

Read more

不用魔法Ollama安装指南:2026年本地AI大模型部署完整教程

不用魔法Ollama安装指南:2026年本地AI大模型部署完整教程 摘要:本文详细介绍如何在无需特殊网络环境的情况下,通过Microsoft Store安装Ollama,结合阿里魔搭社区下载GGUF格式模型,完成本地AI大模型的完整部署。包含Modelfile配置详解、参数调优指南、常见问题解决方案及实战案例,适合AI初学者和开发者参考。 视频讲解:方案丨 Ollama 本地部署 Deepseek丨下载慢?丨创建新模型-哔哩哔哩 纯白话: 不用魔法Ollama安装指南 先在Microsoft Store安装Ollama,然后应用里打开联网,然后在阿里的魔搭社区找到要的模型,然后下载并放在以下文件一样的文件夹里,然后设置文件名。txt: FROM ./DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q8 0.gguf (这个模型 要改成下载的) PARAMETER temperature 0.7 PARAMETER top p 0.95 PARAMETER top_k 40 PARAMETER repeat penalty

宏智树AI——ChatGPT学术版驱动,一站式论文写作智能解决方案

宏智树AI——ChatGPT学术版驱动,一站式论文写作智能解决方案

在学术创作日益精细化、规范化的今天,每一位科研学子、研究者都曾面临论文写作的多重困境:大纲难立、文献繁杂、数据难析、格式繁琐,耗费大量时间在机械性工作上,难以聚焦核心研究价值。宏智树AI应运而生,作为一款专为论文写作量身打造的学术写作辅助平台,依托ChatGPT学术版模型驱动,搭载先进AI5.0技术架构,构建起覆盖“大纲生成到定稿答辩”的全流程学术智能解决方案,重新定义学术创作效率与质量边界,让每一份学术成果都能高效落地、彰显专业。 宏智树AI的核心竞争力,源于其深耕学术场景的技术沉淀与功能布局。不同于通用型AI写作工具,平台以ChatGPT学术版为核心驱动,结合AI5.0技术架构的迭代优势,针对学术写作的逻辑特性、规范要求进行千万级学术语料训练,精准适配各学科论文写作范式,实现“智能赋能不越界,专业辅助不缺位”,既保留研究者的核心思考,又高效解决写作中的各类痛点,让学术创作更轻松、更合规、更具深度。 硬核技术底座:ChatGPT学术版+AI5.0,解锁学术智能新高度 技术是学术辅助的核心支撑,宏智树AI以双重技术优势,筑牢学术创作的智能根基。依托ChatGPT学术版模型的强大

PyTorch生成式人工智能(18)——循环神经网络详解与实现

PyTorch生成式人工智能(18)——循环神经网络详解与实现

PyTorch生成式人工智能(18)——循环神经网络详解与实现 * 0. 前言 * 1. 文本生成的挑战 * 2. 循环神经网络 * 2.1 文本数据 * 2.2 循环神经网络原理 * 3. 长短期记忆网络 * 3. 自然语言处理基础 * 3.1 分词 * 3.2 词嵌入 * 3.3 词嵌入在自然语言处理中的应用 * 小结 * 系列链接 0. 前言 我们已经学习了如何生成数字和图像等内容。从本节开始,我们将主要聚焦于文本生成。人类语言极其复杂且充满细微差别,不仅仅涉及语法和词汇的理解,还包括上下文、语气和文化背景等。成功生成连贯且语境适当的文本是一项重大挑战,需要深入理解和处理语言。 1. 文本生成的挑战 人类主要通过语言进行交流,能够生成语言文本的人工智能可以更自然地与用户互动,使技术变得更加易于使用。文本生成有广泛的应用,包括自动化客户服务回复、创作文章和电影剧本创作、帮助创意写作,

人工智能:扩散模型(Diffusion Model)原理与图像生成实战

人工智能:扩散模型(Diffusion Model)原理与图像生成实战

人工智能:扩散模型(Diffusion Model)原理与图像生成实战 1.1 本章学习目标与重点 💡 学习目标:掌握扩散模型的核心原理、前向扩散与反向扩散过程,以及基于扩散模型的图像生成任务实战流程。 💡 学习重点:理解扩散模型的噪声添加与噪声消除机制,学会使用 PyTorch 搭建 DDPM 模型,完成手写数字图像生成任务。 1.2 扩散模型的核心思想 1.2.1 为什么需要扩散模型 💡 传统的生成模型(如 GAN)存在训练不稳定、模式崩溃等问题。扩散模型作为一种基于概率的生成模型,通过逐步添加噪声和逐步去除噪声的双向过程,实现了更稳定的训练和更高质量的生成效果。 扩散模型的灵感来源于非平衡热力学,它的核心是将复杂的生成问题拆解为多个简单的马尔可夫链步骤。在图像生成、文本生成、语音合成等领域,扩散模型的表现已经超越了传统生成模型。 1.2.2 扩散模型的基本框架 💡 扩散模型包含两个核心过程:前向扩散过程和反向扩散过程。 1. 前向扩散过程:从真实数据出发,