AI长文本生成实战：撰写70万字修仙小说遭遇严重剧情漂移与幻觉

一位开发者在技术社区Linux.do分享了自己利用人工智能技术进行长篇小说创作的实战经历，引发了对于大模型长文本生成能力的关注。该开发者使用Codex模型，并结合特定的技能与目标设定，尝试自动生成一部修仙题材的爽文小说。目前，该项目已累计生成了70万字的文本内容，但尚未正式发表。从反馈来看，尽管产量惊人，但内容质量存在严重问题。生成的文本在后期出现了显著的“剧情漂移”，逻辑连贯性彻底崩坏，并且频繁输出不符合语境的奇怪词汇。更令人困惑的是，AI模型表现出某种非预期的偏好，在修仙背景下大量编写关于经济学和债务的内容，导致原本的主题面目全非。这一案例生动地展示了当前大模型在处理超长文本生成任务时面临的现实挑战：即随着文本长度和推理步数的增加，模型难以维持长期记忆和上下文一致性，容易受到幻觉干扰或偏离预设的提示词约束。

事件分析

💡 核心观点：长文本生成考验大模型记忆极限，单纯依赖概率自回归生成难逃逻辑崩坏，未来长篇创作需转向Agent架构与外部记忆管理的深度结合。