A展現(xiàn)了三組代表性方針圖畫 ，
技術(shù)異質(zhì)性
如下表1出現(xiàn)了「回歸剖析成果」 ，提示詞規(guī)劃作為一種動態(tài)實踐仍缺少深入研討 。在DALL-E 3上生成更高保真度的圖畫 ，
要害是，GPT-4常常增加無關(guān)細節(jié)或奇妙改動參與者的本意 ，是否比運用DALL-E 2的參與者體現(xiàn)更優(yōu) ？
如下圖1所示
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且這種調(diào)整對實踐功用增益的奉獻不行忽視。隨后取這10個類似度得分的均勻值作為該提示詞的預期質(zhì)量分數(shù)。模型自身得到的額定改善
。