认知校准与真理空间探索
原文英文,约2100词,阅读约需8分钟。发表于: 。I’ve long been enamored by DALL-E 2’s specific flavor of visual creativity. Especially given the text-to-image AI system’s age, it seems to have an incredible command over color, light and dark,...
DALL-E 2是一种将文本转化为图像的AI系统,展示出令人印象深刻的创造力和对色彩和构图的掌控。与其他现代系统相比,如Midjourney v6,它能产生详细逼真的图像,但缺乏同样程度的创造力和多样性。这种差异可能归因于训练数据集和偏好调整等因素。人类倾向于喜欢明亮和详细的图像,导致模型产生超详细和超丰富色彩的输出。通过强化学习等偏好调整方法,在模型的输出空间中创建吸引子,从而产生有偏差的输出。为了克服这些限制,正在探索一种新的范式,即直接操纵模型内部特征空间中的概念,以实现更多的控制和多样性。