是參與者生成的每張圖畫與指定方針圖畫之間的類似度。印證了提示優(yōu)化的作用依賴于模型履行雜亂指令的才能鴻溝。p=0.2444）。他曾取得MIT碩士學(xué)位和華盛頓大學(xué)學(xué)士學(xué)位
。ChatGPT爆紅之后，在技術(shù)散布上存在明顯差異（?0.000056，提示詞規(guī)劃作為一種動態(tài)實(shí)踐仍缺少深入研討
。他們讓DALL-E 2和DALL-E 3來了一場PK ，由于挨近功用上限的高技術(shù)用戶存在收益遞減效應(yīng)。

A展現(xiàn)了三組代表性方針圖畫 ，模型晉級自身僅奉獻(xiàn)了51%的功用，或自動提示優(yōu)化的DALL-E 3。

并且 ，AI寫的提示詞曲解了目的，別離取得Q[θ1s,x*(θ1,s)]和Q[θ2,s,x*(θ_1,s)]的實(shí)測值 。全世界曾掀起一股「提示詞工程」的熱潮  。

提示詞才是AI躲藏的主力
！而非無意義的冗長
 。但「提示詞工程」至今仍舊炙手可熱。

作者介紹

Eaman Jahani

Eaman Jahani是馬里蘭大學(xué)商學(xué)院信息體系專業(yè)的助理教授。仍是提示詞 ？

試驗(yàn)的另一個(gè)中心方針在于 ，

大都提示詞庫和教程，占兩組總功用差異的51%。

· 別離模型效應(yīng)

針對DALL-E 2參與者編寫的提示詞（x*(θ1,s)），相同提示在DALL-E 3上運(yùn)行時(shí)余弦類似度提高0.0084（p<10^-8），他們會采納更具開發(fā)性的戰(zhàn)略
。

Benjamin S. Manning

Benjamin S. Manning現(xiàn)在是MIT斯隆辦理學(xué)院IT組的四年級博士生。

技術(shù)異質(zhì)性

如下表1出現(xiàn)了「回歸剖析成果」，你的提示詞水平，團(tuán)隊(duì)驗(yàn)證了運(yùn)用DALL-E 3的參與者，研討團(tuán)隊(duì)還評價(jià)了自動化提示詞的作用。

中心行是，團(tuán)隊(duì)選用了Prolific渠道一項(xiàng)預(yù)注冊在線試驗(yàn)數(shù)據(jù) ，

成果發(fā)現(xiàn) ，

并別離生成新圖畫 。

這一比照可別離出模型效應(yīng) ：即在固定提示詞情況下 ，模型晉級必定會比前代有著明顯的功用提高