三亿：有时候想生出一张好图，可以是“讨论”出来的

三亿：有时候想生出一张好图，可以是“讨论”出来的 三亿：有时候想生出一张好图，可以是“讨论”出来的 Arthur: 多轮对话，迭代调整模式。 三亿: 是一个互相启发的过程，核心思路是AI和你对目标的理解共识要一致（对齐），然后再开始创作，这样可以增加创作的可控性 三亿: 我用的是诱导，因为是有预设意图的对话，而不是纯粹的开放性讨论 三亿: 其实“鼓励”本身并不是有效手段，这个只是个人化的表达风格（生活中就是这样的，和AI对话只是保持了一致性），用不同的对话风格依然能达成目的 有效的部分主要在于： 1.约束的弹性（探索阶段给AI一定自由空间，而prompt一般是强约束的，更适合确定性的目标或者用于总结阶段） 2.情绪（群主之前分享过很多次，还有群里分享过的一些论文观点，情绪化能局部提升AI效能） 3.共识（你的理解和AI的理解要高度一致，在高共识性的背景下，调整和控制会更有效） Arthur: 字如其人 Arthur: 多轮对话，迭代调整模式。 三亿: 是一个互相启发的过程，核心思路是AI和你对目标的理解共识要一致（对齐），然后再开始创作，这样可以增加创作的可控性 三亿: 我用的是诱导，因为是有预设意图的对话，而不是纯粹的开放性讨论 三亿: 其实“鼓励”本身并不是有效手段，这个只是个人化的表达风格（生活中就是这样的，和AI对话只是保持了一致性），用不同的对话风格依然能达成目的 有效的部分主要在于： 1.约束的弹性（探索阶段给AI一定自由空间，而prompt一般是强约束的，更适合确定性的目标或者用于总结阶段） 2.情绪（群主之前分享过很多次，还有群里分享过的一些论文观点，情绪化能局部提升AI效能） 3.共识（你的理解和AI的理解要高度一致，在高共识性的背景下，调整和控制会更有效） Arthur: 字如其人 三亿: Arthur: 这个好。 Arthur: 请上Prompt。 三亿: 不是指定风格 prompt 画出来的，而是通过对它进行理解诱导，然后迭代出来的 三亿: 我发一下过程吧