这是什么

Reddit r/LocalLLaMA 上有人贴出 GLM 5.3 Flash 的一段输出：用户问「为什么中餐馆不直接叫『中餐』」，模型回了一段普通读者读两遍才看懂的话——句句短、用词冷，甚至出现了「鲍德里亚式的失败点」这种学术梗。我们注意到，这并非 GLM 一家的问题。开源、闭源的新一代模型——Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Kimi——都在收敛到类似文风：惜字如金、爱抛生僻词、句法紧凑。一个合理解释：训练目标在奖励 token 效率（用更少 token 装更多含义），于是模型学会了压缩表达+升级词汇。

行业怎么看

支持方说这是进步——更接近资深从业者的写法，密度就是生产力。但更值得听的是反面意见：这种风格对普通人不友好，非专业读者读到「鲍德里亚式」会直接放弃；这暴露出 RLHF（用人反馈微调）的偏差——打分者可能是高学历研究者或研究员，模型正在学他们的说话方式；「信息密度」≠「有效信息」，生僻词有时只是装高深，掩盖逻辑松散；还有一个隐性风险：未来人和 AI 协作时沟通成本反而升高——AI 写出来的东西，得再人工「翻译」一遍才能给团队用。

对普通人的影响

对企业 IT：选型测试要把「可读性」列入评估项，别只追 benchmark（跑分）。对个人职场：用 AI 起草邮件或报告时，主动加一句「请用普通中文重写」，否则发给同事会被嫌「装」。对消费市场：客服、陪伴类消费级 AI 若也学这套，用户会觉得在和博士聊天，体验反而变差。