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English(EN) How Well Can Large Language Models Impersonate Individual Authors? A Comparative Evaluation

大型语言模型在作者模仿方面存在困难,倾向于文本复用而非风格模仿

一项发表在arXiv上的新研究评估了包括Gemini 3 Pro、Claude Opus和GPT 5.2在内的六个主要大型语言模型模仿个体作者的能力。研究发现,虽然Gemini 3 Pro表现出最强的模仿能力,但它主要是通过广泛的句子和短语复用来实现的,而不是真正的风格模仿。研究表明,训练集的一致性比作者独特性在模仿成功方面起着更重要的作用,并且大型语言模型通常表现出模型特定的偏好,将它们生成的文本与目标作者的风格区分开来。 AI

影响 凸显了当前大型语言模型在真正风格模仿方面的局限性,对检测AI生成文本和法证分析具有启示意义。

排序理由 发表在arXiv上的研究论文,评估大型语言模型的能力。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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大型语言模型在作者模仿方面存在困难,倾向于文本复用而非风格模仿

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Harshit Gupta, Shunichi Ishihara ·

    大型语言模型能多大程度上模仿个体作者?一项比较性评估

    arXiv:2611.05771v1 Announce Type: cross Abstract: This study investigates the authorship impersonation capacity of six widely used large language models (LLMs): Gemini 3 Pro, Claude Opus, GPT 5.2, GPT 5.2 Pro, DeepSeek 3.2, and Grok 4.1 Fast. The evaluation was conducted using sh…