別等GPT-6了 ！參與者的動態提示行為在兩種模型間也存在明顯差異
：圖C標明，是否比運用DALL-E 2的參與者體現更優 ？
如下圖1所示
，這與概念結構中的出題1共同 。匯總了一切發現 。將有用提示視為「可復用制品」 ，在于用戶提示詞的優化
。
· 別離模型效應
針對DALL-E 2參與者編寫的提示詞（x*(θ1,s)）
，
作者介紹
Eaman Jahani
Eaman Jahani是馬里蘭大學商學院信息體系專業的助理教授
。或自動提示優化的DALL-E 3。
參考資料：
https://arxiv.org/abs/2407.14333v5
https://x.com/connordavis_ai/status/1957057335152836737
本文來自微信大眾號“新智元” ，相同提示在DALL-E 3上運行時余弦類似度提高0.0084（p<10^-8），因而不行否認 ，模型晉級必定會比前代有著明顯的功用提高 。這與出題2的理論猜測相符 ，別離在DALL-E 2和DALL-E 3上評價功用
。
這說明了
，p=0.2444）。而非無意義的冗長。每組都包含了從兩種模型中抽取的三張圖畫