纽约大学和得克萨斯大学奥斯汀分校的研究者让 Claude、GPT-5.6、GLM-5、Kimi K2.5 以及 Llama、Olmo 等 14 个语言模型生成日常对话、编码会话和议论文，共分析 120 段对话、45 次编码会话和 980 篇议论文，并与电影字幕、StackExchange 和学生作文等人类文本对比，发现 AI 文本存在六类过度使用的语言结构，使其读起来更难。
研究结论指向的是这 14 个模型在本次测试中的文本特征，而非所有 AI 生成内容。
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