内容创作实验室近期把“改写”拆成一个可度量的风格匹配问题：给定原文与目标风格样本，模型需在保留事实与术语不变的前提下，对齐表达习惯。
做法上先抽取风格指纹：句长分布、连接词密度、人称与语气词比例、标点习惯（破折号、分号使用率等），再加一份受保护的术语表。改写时术语表做硬约束，句长分布做软约束，采样阶段按目标分布重加权，避免整篇被拉成同一节奏。
进展：
- 在 120 篇企业稿件（约 26 万字）上，术语误改率由 6.8% 降至 0.9%，句长分布 JS 散度由 0.21 降至 0.07；盲评中“像同一位作者”的偏好率 71%，长段落的节奏仍偏平。
- 下一步引入段落级节奏模板（长短句交替比、信息密度曲线），并按作者建立风格档案，用于同一选题的多版本产出。
我们更在意的不是“改得像”，而是改动可追溯：术语替换与句式调整均留痕，便于编辑复核。
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