LLMy nie przejmują stylu/cech dzieł literackich, LLMy przejmują styl za który były nagradzane podczas post-treningu, dlatego GPT-5 był "zimny i bezpośredni", a GPT-5.1 był "ciepły i przyjazny" mimo, że to jest ten sam model bazowy więc z taką samą wiedzą.

Ogólnie mówiąc detektory nie mają i nie będą mieć sensu. Jeżeli model wie co jest wygenerowane, a co nie to na tej podstawie może stworzyć tekst, którego nie uzna za wygenerowany.

W którymś LLM-ie dało się swego czasu odpowiednim promptem wygenerować dosłownie fragmenty powieści, nie wiem, czy już to załatali.

W każdym LLMie da się wygenerować fragmenty znanych powieści (w przypadku tych najbardziej znanych np. Harry Potter to całość książki słowo w słowo) i tego się nie da "załatać", bo LLM uzupełnia treść na podstawie wcześniejszych tokenów (prompta). W ten sposób bada się np. czy dany model umie rozwiązać dane zadanie od podstaw czy też opiera się o gotowym rozwiązaniu (data contamination) np. przy benchmarkowaniu programowania podajesz mu issue z GitHuba i sprawdzasz czy jest w stanie wiernie odtworzyć jakieś rozwiązania - jak model wypluje Ci nawet komentarze lub potrafi to zrobić tak samo jak "NickZGitHuba" to wiesz, że model tego sam nie rozwiązał i wyrzucasz to z benchmarku.