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内容摘要：本文免费分享去除DeepSeek等AI生成文章“AI味”的保姆级教程。介绍了去“AI味”的定义、原因及与人工撰写的本质区别，还分别给出普通文体文章和学术论文去“AI味”的详细提示词指令，助你让AI文章更具魅力。
好多人写文章都喜欢用像DeepSeek这样的人工智能工具。大家用AI生成论文或者进行AI在线论文写作，甚至实现AI论文一键生成，都已经很熟练了。不过呢，怎么去掉AI生成文章里那种“AI味”，可把不少人难住了。今天，我就把自己琢磨了好久的去除“AI味”的办法免费分享给大家，这可是一套超详细的教程，能帮你解决DeepSeek等AI降低AIGC率、去掉AI痕迹的问题。在文章我还整理了一份DeepSeek写作提示词指令大全，里面就有关于文章去“AI味”的内容。
啥是去“AI味”
“AI味”就是DeepSeek这些AI大模型写出来的文章带有的那种AI痕迹。和人自己写的文章比起来，差别可明显了。去“AI味”，就是要把DeepSeek生成的文章改一改，让它看着就像是人写的，把里面的AI痕迹去掉，降低AIGC率。就拿用朱雀大模型检测文章的AIGC率来说，其实就是看看文章里“AI味”有多浓。
为啥会有“AI味”
AI生成的文章有“AI味”，主要是因为它的内容是靠大量数据训练出来的。AI会根据给它的语料，截取上下文的语意关联来训练，然后按照我们的要求生成内容。打个比方，如果用60万篇作文语料来训练，不同的配置、不同的截取方式，训练出来的模型生成的结果也不一样。但它们都有个共同点，就是得依靠上下文。这就使得AI生成的文章容易重复、啰嗦，还没有真实的感情。因为AI受训练数据语料的影响，语言风格都差不多，原创性也有限。而且AI依赖语料数据，对新的词语、网络梗不太熟悉。虽说现在DeepSeek这些大模型都能联网搜索，想获取最新数据来优化模型，但这种优化还是有一定的局限。
“AI味”和人工撰写的3大本质区别
| 对比方面 | “AI味” | 人工撰写 |
|---|---|---|
| 创作思路 | 靠统计概率拼凑 | 结合价值判断和隐性知识 |
| 情感表达 | 用符号模拟（像用“温暖”代替情感描写） | 有感官细节和文化隐喻 |
| 知识深度 | 局限于某个领域（容易犯常识错误） | 能跨学科创新（比如用音乐理论解释商业） |
从这些对比能看出来，“AI味”其实就是那种机械感、模板化和原创受限的综合表现。而去“AI味”，就是要在文章的连贯性、情感表达和原创性方面对AI生成的文章进行改进。
DeepSeek等AI降AIGC率提示词去“AI味”详细教程
不同类型的文章，像自媒体文章、学术论文、品牌文案等，去除“AI味”的方法也不一样。比如说学术论文得有严谨的引用和逻辑，自媒体文章可能更看重情感共鸣和独特的视角。下面我从两个方面详细讲讲去除“AI味”的办法。
普通文体文章去“AI味”
对于工作总结、自媒体这类普通文体的文章，去除“AI味”相对简单，只要加一个要求提示词指令就行：采用口语化表达，在文章里适当加点个人情感和不确定的表达。这个DeepSeek提示词指令对去除“AI味”很有用，在ChatGPT、Kimi等大模型里也能用。这个指令的关键就是让文章有情绪、有人情味。要是想把文章的“AI味”去得更彻底，还可以加些网络热梗或者少量地方方言。下面是一些具体的去“AI味”提示词指令：
- 添加场景：加一个具体的时间地点，比如“2025年3月6日早上”，这样能让文章更有画面感。
- 制造冲突：弄一个反直觉的结论，像“研究发现A和B是负相关的”，让文章更有趣、更吸引人。
- 跨界融合：用音乐理论解释科技现象，就说“算法就像交响乐指挥”，让文章更有新意。
- 感官描写：加3处触觉或者嗅觉的细节，比如“键盘凉凉的金属触感”，让读者能更直接地感受文章内容。
- 调整语言节奏：调整句子长度，让短句占30%，长句占25%，这样文章读起来更有节奏感。
- 口语化表达：加些网络热梗，比如“这波操作太牛了！”，让文章更贴近生活。
学术论文去“AI味”
和一般文章比起来，学术论文去除“AI味”要难多了。因为论文用的是学术语言，得严谨规范，既不能口语化，也不能有太明显的个人主观感情。不过，去“AI味”的思路其实是一样的，都是从文章的连贯性、情感表达和原创性方面着手。
- 通用提示词指令：在需要去“AI味”的内容里，适当加点个人情感和不确定的表达，但要注意保持文章的学术性。比如“[这里是要去‘AI味’的内容]，在论文里适当加点个人情感，用不确定的表达，但要注意保持文章的学术风格[这里是要降低AIGC率的内容]，用适合论文的书写风格修改上面这段话，意思不变，简洁明了，适当加点个人情感，但要符合论文学术语言的风格”。
- 更细致的提示词指令
- 把研究困境具体化：插入实验失败的记录，像“样本被污染，导致数据采集中断”；描述伦理审查的过程，比如“IRB委员会要求修改量表”。
- 让数据表述更有人情味：解释统计方法的选择，比如“最后用GLM而不是OLS，是因为...”；记录观察图表的过程，像“图3的异常波动引起了特别关注”。
- 让学术对话场景化：引用会议交流的内容，比如“2025年ISIS年会上有学者提出质疑...”；添加没解决的问题，像“Q机制的神经基础还需要验证”。
我来考考大家：“下面哪句更像是AI写的？A. 这场雪灾让我们的样本少了20%；B. 数据采集中断导致样本量减少了20%”（答案是B，因为AI习惯用被动语态把过程藏起来）。
AI可不是我们的对手，它是个特别好用的辅助工具。掌握了去除“AI味”的技巧，能让DeepSeek等大模型成为我们灵感的来源。我分享的去“AI味”提示词只是给大家参考，关键还得靠大家自己多去实践、多探索。希望大家都能利用好这些方法，让AI生成的文章更有魅力！
