本文探讨了合成数据和统计度量在机器学习中的应用，强调模型的泛化性和预测分布的重要性。研究提出了基于Hellinger距离、Jensen-Shannon散度和Kullback-Leibler散度的新方法，以评估模型性能和用户对人工智能系统的信任。用户研究表明，人们倾向于与相似模型合作，但信任水平可能不同。此外，提出了新的评估框架和协议，以提升生成模型的评估效果。

本文提出了一种新的基于零样本训练的无需训练的组合图像检索方法(TFCIR)，通过将查询翻译成易于理解的文本，提高计算效率并保持模型的泛化性。实验证明该方法在多个基准测试上实现了与最先进方法相当的性能，并明显优于其他无需训练的方法。