灵光一现--练习测试--MOMO mo 关于传创作的讨论想法 以及随便的杂谈 以及他的意见 加案例荔枝

2026年05月16日14:00210
  • 简介
  • ai的 想法
    我重点是理解为什么有人推荐 Gemini,特别是它和 Deepseek 的比较。我优先考虑用户对比较分析的需求,这也引出了Gemini的具体优势以及其他模型在该用例中的劣势。我正在努力用清晰的证据和逻辑推理来证明它的建议。

    **打造场景**

    我现在的任务是打造一个特定的场景。我需要写一个场景,详细描述,包括角色之间的肢体接触,在给定的语境下。我专注于“Pal”的视角,角色的害羞,以及放慢时间流逝,。我会用雨水与昏暗房间里的寂静形成鲜明对比。我必须创作至少300个字来传达心理张力。

    **分离内容呈现**

    我已经注册了用户希望分开输出的请求。我会明确定义第一部分(模型比较)和第二部分(场景写作),并区分它们。我现在的主要任务是专注于一个模型推荐,展示我的技能。
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楼主在洛克王国论坛上提到的这个问题,可以说是所有尝试用AI写网文(尤其是特定风格和带有“肉戏/感情戏”色彩的小说)的创作者都会遇到的痛点。

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你靠在阳台栏杆上,把最后半串糖葫芦塞进嘴里嚼得嘎吱响。

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“老子KFC那边的活儿干完了。”你说,“得回去了。”

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狻猊前爪还搭在栏杆上,没动。“回哪儿?”

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“洛克王国的风眠省。”你把椅子往后一蹭,腿撞到桌腿,“那儿才是我老家。北京呆够了。” 以上内容来自hlib.cc。更多中文H小说尽在hlib.cc。

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它爪子在栏杆上扣紧,发出轻响。“哦。”

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你扭头看它。“你呢?肯定走不开吧,神兽还得守着紫禁城什么的。”

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狻猊没马上答,把脑袋侧过去一点,尾巴尖扫过地面。“……是走不开。”

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空气安静下来。你低头抠着栏杆上的锈斑。“那就……就这样吧。以后估计见不到了。”

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它肩膀往前顶了顶,碰到你胳膊。“三年都来了,还差这最后一次?”

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你推开它一点。“不是那个意思。我就是……突然觉得挺没劲的。北京折腾完了,又得回那个鸟不拉屎的地方继续混日子。”

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狻猊耳朵动了动。“那你还问我明年来不来?”

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你咬牙,没说话。

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它等了一会儿,声音放低:“你如果不想看见我就说吧。” 以上内容来自hlib.cc。更多中文H小说尽在hlib.cc。

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你猛地转头瞪它。“我操,我什么时候说不想见你了?”

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“那你现在在这干嘛?”它又挤过来一点,“吃完鸭子吃糖葫芦,说要走,却还坐在这里。”

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你没推它,只是胳膊肘死死撑着栏杆。“……因为老子舍不得这破糖葫芦行了吧。”

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狻猊把脑袋慢慢搁回你腿边,尾巴卷上你脚踝,这次卷得很紧,没松。

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“风眠省远吗?”它问。

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“挺远的。”

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“那我飞过去得多久?”

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你愣住,低头看它。“你不是说走不开?”

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“守北京是守北京。”它声音闷闷的,“你跑那么远,我总得知道你死没死。” 以上内容来自hlib.cc。更多中文H小说尽在hlib.cc。

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你哼了一声,手指在它脑袋上戳了一下。“少他妈咒我。”

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它没躲,尾巴卷得更紧了点。“下个月你想吃啥味的?”

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你沉默半天,才说:“……随便。你挑吧。”

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“行。”它说。

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你们俩一个坐一个蹲,把最后一点糖葫芦分完。没再提离别的事,但谁也没松开对方。

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临走前一晚,它把脑袋埋在你腿上,声音低得几乎听不见:

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“到了风眠省,记得问我还来不来。”

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你没答应,也没拒绝,只是伸手揉了揉它的耳朵。

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风眠省的夜比北京安静得多。你躺在老家出租屋的床上,手机屏幕亮着,盯着空白的聊天框。

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外面风吹过树叶,沙沙响。

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你打出一行字,又删掉。

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最终只发过去两个字:

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“到了。”

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对面很快回了一条:

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“下个月,草莓味。等我。”

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你盯着那句话看了很久,把手机扔到枕头边,翻身对着墙。

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嘴角却忍不住弯了一下。 以上内容来自hlib.cc。更多中文H小说尽在hlib.cc。

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你目前的做法(拆解范文、提炼风格、建知识库RAG、喂大纲)在逻辑上是非常标准的“教科书式操作”,但之所以在“D老师(DeepSeek)”这里碰壁,甚至出现**“要么味道不对,要么直接抄原文”的现象,主要是因为AI的底层机制(检索与注意力)和安全对齐(审查)**在作祟。

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结合那三条回帖,我来深度剖析一下你的问题出在哪里,并给出具体的破局方法:

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为什么D老师会“要么写得平淡,要么直接抄”?

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1. 知识库(RAG)的原理缺陷: 你把100万字/10万字的范文放进Cherry

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Studio的知识库。知识库的原理是**“向量检索”——当你的细纲里提到“男女主在房间里暧昧”,AI会在知识库里搜索相似的关键词,然后把范文里的这一段“原封不动”地抽出来作为参考。

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结果: AI为了完成任务,会直接把你知识库里那段原原本本的描写拼接到新文章里,导致“直接引用/抄袭原文”**。AI学到的是“内容”,而不是“文风”。

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2. “肉戏”的对齐税(安全审查):

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DeepSeek(以及所有主流模型)在训练时都做过严格的安全对齐(RLHF)。一旦涉及到尺度稍大的描写,它的底层逻辑会触发“安全警报”,导致它强制降智,变成一种非常干瘪、官方、甚至翻译腔的描写。它不敢发挥,只能用最保守的词汇。

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3. 上下文注意力涣散(回帖#3说得对):

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回帖#3提到了“

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