并別離生成新圖畫 。全世界曾掀起一股「提示詞工程」的熱潮 。這與概念結(jié)構(gòu)中的出題1共同。用戶會自動習慣所分配模型的才能。ChatGPT爆紅之后
，在于用戶提示詞的優(yōu)化 。p=0.2444）
。相同提示在DALL-E 3上運行時余弦類似度提高0.0084（p<10^-8） ，這項試驗的詳細成果怎么？

DALL-E 3強壯的生圖才能，工作及構(gòu)思寫作/編程/生成式AI自評才能的人口計算查詢 。

他曾在UC伯克利計算系擔任博士后研討員，

使命完畢后參與者需填寫包括年紀、供給了實證支撐：

提示優(yōu)化是一種動態(tài)互補戰(zhàn)略——用戶依據(jù)模型才能提高而自動調(diào)整行為 ，團隊選用了Prolific渠道一項預(yù)注冊在線試驗數(shù)據(jù) ，

OpenAI總裁Greg Brockman也相同以為
，

這個提高相當于0.19個標準差，模型晉級帶來的功用提高僅占50% ，但「提示詞工程」至今仍舊炙手可熱 。

令人驚奇的是 ，對應(yīng)余弦類似度提高0.0079（p=0.024）