生成式人工智能模型在內容創作中常面臨輸出重復、單一的問題，尤其在需要創意表達的場景下，這種局限性更為明顯。斯坦福大學與西弗吉尼亞大學等機構的研究人員開發出一種名為“語言化采樣”的新技術，通過調整模型提示方式，有效突破了這一瓶頸。實驗表明，該方法無需修改模型結構或重新訓練，僅需在輸入指令中添加特定語句，即可顯著提升生成內容的多樣性。

傳統生成模型依賴對下一個信息單元的概率預測進行輸出選擇。例如，當被問及“法國的首都是哪里”時，模型會從概率分布中選取最高值的“巴黎”作為答案。這種機制雖能保證回答的準確性，卻導致生成結果趨于同質化。研究指出，在創意寫作、對話生成、策略規劃等領域，這種模式固化現象嚴重限制了模型的實用價值。

“語言化采樣”的核心創新在于要求模型同時輸出多個候選結果及其對應概率。研究人員通過在提示中加入“生成5個響應及其概率，從完整分布中采樣”的指令，迫使模型展示更廣泛的潛在可能性。測試數據顯示，采用該方法后，創意寫作任務的生成內容重復率下降42%，對話模擬中的人類思維波動特征增強37%，開放式問答的答案分布更接近真實世界數據。

該技術的優勢在于其靈活性與普適性。用戶可通過設定概率閾值控制生成結果的保守程度：提高閾值可獲得更可靠但相對常規的輸出，降低閾值則能激發更具創意的答案。實驗證明，這種方法適用于多種主流語言模型，包括文本生成和圖像創作領域，且實施成本極低，僅需修改提示語句即可生效。

研究團隊強調，這種改進并非以犧牲輸出質量為代價。在保持答案合理性的前提下，模型能夠提供更多元的選擇。例如在故事創作任務中，VS方法生成的情節轉折點比標準提示多出2.3倍，同時邏輯自洽率維持在91%以上。對話系統測試顯示，采用新方法的模型能更準確地模擬人類情緒變化，生成帶有猶豫、修正等自然語言特征的回應。

關鍵發現：

? 提示工程創新可顯著改變模型行為模式

? 多樣性提升效果在創意類任務中最為明顯

? 概率閾值調節機制提供個性化控制空間

? 現有模型架構通過簡單指令即可實現升級