越写越不像原著，是有原因的——20 轮漂移实验记录

用户描述的现象很一致：AI 续写的第一段读着挺像原著，第十段开始有点「翻译腔」， 第二十段像换了一个作者。我们想知道这是错觉还是规律，就搭了一个能量化它的实验。

实验材料是一本 890 万字的传统玄幻，文风指纹很锋利：平均句长 32 字但波动剧烈 （变异系数 0.84，短句和长句猛烈交错），对话占 16%，比喻词每千字只出现 1 次。 从 55% 深度的一个战斗场景开始，让模型连续续写 20 轮，每轮的产物拼回上下文—— 窗口固定 1.6 万 token，写满后原著从头部被截走。这正是真实阅读器里发生的事： 续写越多，上下文里 AI 自己的文字占比越高。

裸提示词的链，漂移长这样

对照组不加任何文风指令。前五轮的句长波动系数还有 0.64，到第十六至二十轮掉到 0.52—— 离原著的 0.84 越来越远，句子长度在均匀化。这个数字背后是能读出来的变化： 原著那种「一句话一段、拟声词单独占一行」的碎劲儿逐渐消失，段落越写越长、越写越圆润。

盲评审（不知道分组）对这条链的评语更直接：文艺腔密度随轮数上升， 到后段「比喻成链」——枪影如龙、剑光如瀑、声音冰冷如铁；同一个动作意象 「指尖拂过剑身」在中后段反复自我复制。这就是自回归的代价： 模型第 15 轮的参考文本里，一大半是它自己前 14 轮的手笔。

标注来源之后，曲线反过来了

实验组做两件事。第一，在上下文里插分界行，标明哪段是原著正文、哪段是此前的 AI 续写； 第二，配一句固定声明：文风、用词、句式节奏以原著正文段落为基准。

这条链前几轮反而不如对照组——上下文里 AI 段落还少，标注提供的信息量有限。 转折发生在中后段：随着 AI 段落越积越多，「哪段才是原著」这个信息越来越值钱， 句长波动系数从 0.56 回升到 0.64，两个互不知情的盲评审在不同的匿名映射下 独立写出了同一个观察：「反向漂移，越写越像」「最差的窗口反而是开头」。 其中一个评审把它的最后一个窗口评为全场最贴近原著的一段。

换句话说：标注不是让每一段都变好一点的均匀增益，它是随 AI 占比上升而增值的长跑保护器。 轻度用户感知不明显，重度续写用户吃到的保护最多。

一句措辞差点毁掉整个机制

这套标注在多数模型上工作正常，但在 Gemini 3.1 Pro 上翻了车，翻车方式很有教育意义。 我们的声明原来写的是「AI 续写段落仅供情节衔接参考」——本意是文风别学它们。 Gemini 把「仅供参考」理解成了「不算正文」，于是每一轮都跳过全部已续写内容， 回到原著末尾重新写第一段。20 轮，20 次重写同一个开场。

更有意思的是消融实验：把声明整个删掉、只留分界行，8 轮里仍有约 6 轮回退—— 对一个陌生标记不做解释，模型的默认理解仍然可能是「被标注的内容不算数」。 把声明改成两句拆开的显式表述（剧情上：这些是已发生的正文，必须从最后一段继续； 文风上：以原著段落为基准），同一个模型 20 轮零回退。

我们把这条写进了工程规范：给上下文里的特殊标记写说明，措辞按最容易误读的模型设计， 并且说明不可省略——没有说明只比错误说明好一点点。

标注管不了的事

诚实交代边界。第一，句式节奏的完全对齐做不到：无论加不加标注，所有实验组的句长 波动都够不到原著的 0.84——「短句剁开」的节奏是目前所有大模型共同的短板， 一句指令改不动生成习惯。第二，场景锚定不归它管：20 轮之后所有组都从血云禁地 漂进了密林山谷，有一组还写出了「阳光斑驳」。世界状态要靠设定词条和状态追踪去锁， 文风指令只负责文风。

这两条边界划清楚，剩下的部分就是纯收益：在 Foreverse 里来源标注是一个开关， 默认配好了声明措辞，打开之后每次续写自动生效——上下文该标注的地方标注， 输出里如果模型复读了标记行也会被拦下来，不会污染你的正文。