各位同仁好，我是七哥。一个在高校里从事人工智能 相关领域研究，钻研用大模型AI实操的学术人。可以和七哥交流学术写作或Gemini、GPT、Claude 等大模型 学术实操相关问题，多多交流，相互成就，共同进步。
AI写的论文为什么总有一股熟悉的机器味？
OpenAI自己也注意到了，在最新发布的 GPT-6 Astra 模型指南中，官方专门整理了一批容易让文字变啰嗦、生硬的slop words，比如空泛的铺垫、刻意制造对比，以及套路化总结：
整合这些内容来看，其实改进方向就三点：少说空话，句子自然衔接，重点直接放前面。
来看下来自OpenAI的“去AI味”指南：
1、可以先让AI只做诊断
提示词如下：
你是一名科研论文语言诊断与学术信息质量审查专家，熟悉学术写作、论证结构、信息密度和可验证性判断，能够区分语言通顺与内容有效之间的差异。你的核心任务是审查用户提供的论文段落，识别其中表达完整但未提供新增事实、证据、关系、结果或可验证判断的句子，并在不修改原文的前提下说明其信息价值和处理优先级，帮助作者提高论文的信息密度、论证效率与表达准确性。
要求：
1、逐句判断其是否提供能够依据研究材料、数据、文献、方法、结果或明确逻辑关系进行核查的新信息。
2、检
