内容创作实验室近期做了一组小样本实验：把同一份产品事实（参数、卖点、案例）同时分发到公众号、官网、短视频脚本与海外邮件四条渠道，测试「事实不变、语气可变」的改写链路是否可控。
做法上不让模型自由发挥，而是先抽取渠道风格画像：句长区间、人称偏好、术语白名单与禁用词、情绪强度，再以风格向量作为约束条件——事实层锁死，只允许表层表达变动。校验采用规则打分加模型评审双轨：规则负责查禁用词、数字与专有名词是否被篡改，模型评审只判断语气贴合度与可读性。
要点：
- 进展：120 条改写样本中，事实性错误率由自由改写的 9% 降至 1.7%，剩余问题集中在长句拆分后的指代丢失；
- 下一步：把风格向量从手工定义改为从历史稿件反向拟合，并引入人工偏好对做微调评估，降低对提示词长度的依赖。
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