你一定见过那些奇怪的AI画：人物手上多出几根手指、脸部细节怪异，却又带着某种说不出的新鲜感。 这让人产生一个疑问：扩散模型明明只「复刻」，为什么还能画出前所未见的作品？ 最新一项研究给出了答案： 其实，AI的创造力并非「神来之笔」，而是模型架构的副作用。 扩散模型的任务很简单：把数字噪声还原成训练过的图像。 就像把一幅画放入碎纸机，直到只剩下一堆细小的灰尘，然后将碎片重新拼凑到一起。 照理说，它应该只会生成「复制品」。 可现实却让研究者大跌眼镜。 DALL·E、Imagen、Stable Diffusion这些模型，画出的不是「翻版」，而是全新的图像： 不同元素被组合在一起，构成前所未见的场景。 更令人意外的是，这些拼贴并不是毫无意义的杂乱色块，而是带着语义的完整作品。 明明只会复制，AI为何还能创作？ DALL·E 2制作了这些「金鱼在海滩上啜饮可口可乐」的图像。这个由 OpenAI创建的程序可能从未遇到过类似的图像，但它仍然可以自行生成这样的图 像。 还记得那些在社交平台疯传的「AI多手指人像」吗？ 有些图看上去像是超现实主义的画——人物手上莫名其妙多出几根手指，但整体仍旧保持了清晰的结构感。 这类怪异产 ...

OpenAI与Nvidia合作情况 - OpenAI需要大量计算资源来训练和运行模型 面临规模太小的风险 尽管有8亿用户 但营收只有15-20亿美元的跑率 而竞争对手是万亿级公司[4] - Nvidia向OpenAI投资100亿美元股权 用于建设10GW计算集群 但实际资本支出高达500亿美元 Nvidia从中捕获大部分GPU订单 毛利率达75%[5] - OpenAI签署了300亿美元的五年合同 如果成功纯利润可达上百亿美元 如果失败则需要举债 这反映了公司在资本实力上相对于Meta等巨头的劣势[6] - 此类合作显示计算资源是AI行业发展的先决条件 短期看Nvidia稳赚 长期取决于OpenAI能否将计算优势转化为实际营收[7] 模型缩放定律和回报机制 - 模型缩放不是线性递减回报 而是log-log规模 10倍计算投入可带来下一阶性能的跃升 例如从低水平到更高水平的能力转变[8] - 大模型服务面临成本高 速度慢等挑战 导致像Anthropic Claude 3 Opus虽然更智能但用户更倾向于使用更快的Sonnet版本[8] - 文本预训练数据接近枯竭 但多模态数据如图像和视频仍有扩展空间 模型大小受限于服务能力而非单纯的计算资源[9] - AI在软件开发领域最为有效 Anthropic营收从1亿美元增长到7-8亿美元 主要来自代码工具 这些工具可作为力乘器 让开发者产出增加2-5倍甚至10倍[9] Token经济学和推理需求 - Token经济学核心是计算投入与智能产出的价值关系 Nvidia将其称为"AI工厂" 1GW容量可服务不同规模的模型[10] - OpenAI的推理需求每两个月翻一倍 公司需要优先服务更多用户并爬升采用曲线 而非急于放大模型规模[10] - 成本已大幅下降 GPT-3现在比最初便宜2000倍 GPT-4o和DeepSeek成本更低 GPT-4到4 Turbo模型大小缩小一半但质量相当或更好[10] - 推理需求无限但硬件能力无法每两个月翻倍 因此需要算法降本 容量比延迟更重要 现有延迟已足够使用[11] - AI代理未来可像Visa一样抽成1-2% 例如Etsy已有10%流量来自GPT的购物建议查询 显示推理可成为营收引擎[11] 强化学习与环境训练 - 强化学习通过环境迭代学习 湾区有40家初创公司构建训练环境 如模拟购物 数据清洗 数学谜题等场景[12] - 人类通过试错学习 AI也需要类似过程 包括生成数据 测试和反馈 这被称为"后训练"的第二阶段[12] - 长上下文记忆需要优化 Transformer擅长短上下文 但长记忆需借助RAG等技术 类似人类记忆要点而非细节[12] - AI将从问答工具发展为行动代理 能够执行购物 决策等任务 这需要平衡即时反应与深度思考的能力[13] 硬件与电力供应链 - AI数据中心占美国电力消耗3-4% 其中一半为传统数据中心 一半为AI专用 整体数据中心行业占美国电力2-3%[14] - OpenAI规划的2GW数据中心电力消耗相当于费城全市用电量 建设资本支出约25亿美元 包括GPU等设备[14] - 行业面临供应链和劳动力短缺 移动电工薪水已翻倍 特别是在西德州数据中心建设热点地区[15] - 电网稳定性是挑战 AI工作负载导致功率波动 可能引起电网频率从60Hz偏离至59Hz 影响附近家电寿命[15] - Texas的ERCOT和东北部PJM电网要求大用户提前通知 可切掉一半电力保证居民用电 数据中心需启动现场发电机[16] - Nvidia Blackwell芯片制造遇到问题 导致供应链公司资产负债表膨胀 AI服务器部署延后[16] 美中AI竞争差异 - 如果没有AI 美国可能在十年内失去全球霸权 中国通过长期投资已在钢铁 稀土 太阳能等多个领域领先[18] - 中国在半导体领域投资达4000-5000亿美元 比美国CHIPS法案规模更大 重点构建自给自足的产业链生态[18] - 美国需要AI加速GDP增长来应对债务负担和社会分裂 而中国则通过补贴和生态构建玩长线游戏[18] 主要公司评价 - OpenAI整体被看好但焦点分散 尽管有8亿用户和快速增长营收 但执行相比Anthropic有所不足[20] - Anthropic更受乐观评价 营收从不到1亿跳至7-8亿美元 专注软件开发这一2万亿美元市场[21] - AMD评价为"中规中矩" 在AI领域更多是跟跑者 适合中端市场但高端集群仍由Nvidia主导[22] - xAI团队专注但面临资本风险 需要持续融资来支持全球最大单体数据中心建设[23] - Oracle是低风险玩家 通过垫付资本支出收取稳定租金 如果OpenAI成功支付300亿合同将获得高收益[24] - Meta拥有全栈优势 包括硬件 模型和推荐系统 下个人机界面可能是语音直达现实[25] - Google从两年前被看空转为被看好 垂直整合栈使其token成本最低 在多模态领域具有优势[25] - 初创公司Periodic Labs用强化学习研究电池化学 效率提升25%可解锁面部AI设备等新应用[26]

谷歌（Google LLC）在其备受关注的版权纠纷案中，因多项指控获得了驳回动议。该纠纷涉及该公司 使用创意作品来训练其人工智能模型。同时，一名联邦法官允许某些侵权指控继续进行。与 10 个人工 智能模型（不包括其主打产品 Gemini 模型）相关的指控已被驳回。裁决称，原告未能提供将其受版权 保护的内容与这些机器人联系起来的指控。加利福尼亚州北区美国地方法院的法官Eumi K. Lee还驳回 了针对谷歌母公司 Alphabet Inc. 的所有指控，驳回了有关母公司应为其子公司涉嫌的版权侵权行为承担 责任的论点。根据该命令，针对谷歌的六款人工智能模型（包括 Gemini、Bard 和 Imagen）的指控将继 续进行。 ...

文章核心观点 - 谷歌Nano Banana模型通过优化提示词设计显著提升图像生成能力 官方发布六类文本转图像提示模板以最大化模型潜力[8][11] - 用户通过创意提示词实现多样化应用场景 包括产品摄影、风格化插画、文字渲染、商业摄影、极简设计及连续性艺术创作[3][6][16] - 模型在图像编辑一致性和稳定性方面存在技术局限 部分场景下表现不及Qwen和Kontext Pro等竞品[39] 提示词模板分类总结 照片级写实场景 - 需包含机位角度、镜头类型、光线及细节描写 例如使用85mm肖像镜头生成带有景深效果的垂直人像[13][15] - 模板结构包含拍摄类型、主体动作、环境光照及画幅比例 强调纹理细节以实现逼真效果[14] 风格化插画与贴纸 - 需明确艺术风格、关键特征及色板 白色背景需在提示词中特别声明[18] - 案例如卡哇伊风格的小熊猫贴纸 采用粗轮廓线和简单赛璐珞着色[19] 文字渲染应用 - 擅长生成含清晰文字的图像 需指定文字内容、字体风格及整体设计[22] - 模板包含图像类型、品牌概念及色彩方案 案例为黑白极简咖啡店logo[23] 产品模型与商业摄影 - 适用于电商及广告场景 强调高分辨率影棚灯光与特定角度[26] - 模板包含产品描述、背景表面及三点柔光箱设置 案例为混凝土台面上的陶瓷咖啡杯特写[27][28] 极简与留白设计 - 适用于网页及营销素材背景 主体位于画框特定位置并保留大量负空间[30] - 案例为右下角红枫叶与灰白背景的组合 采用顶部柔光照明[32] 连续性艺术创作 - 适用于漫画分镜及视觉叙事 需清晰描述场景角色及对话文本[35] - 模板包含艺术风格、前后景细节及情绪光照 案例为黑白 noir 风格侦探场景[36][37]

模型技术特点 - Nano banana实现图像生成和编辑功能的巨大质量飞跃 生成速度快 能理解模糊和口语化指令 并在多轮编辑中保持角色和场景一致性 效果更自然 [6] - 模型具备原生多模态能力 特别是交错式生成功能 可像人类一样分步骤处理复杂指令 联系上下文进行创作 而非一次性生成所有内容 [6][20][21] - 文本渲染能力提升成为评估图像生成效果的有效指标 当模型能生成有结构文字时 也能更好学习图像中的结构 [13][15][18] - 每个图像生成仅需13秒 支持快速迭代创作 用户可快速重新生成并修改提示词 [30][31] - 交错生成带来全新范式 可将复杂提示拆解为多个步骤 通过增量生成方式构建复杂图像 [32][34][35] 模型能力比较 - Imagen模型定位专业文本生成图像 在成本和响应速度上高效 适合需要快速生成高质量图像的场景 [36][37] - Nano banana作为多模态创意伙伴 适合多轮编辑和创意探索等复杂工作流 具备世界知识理解能力 [6][36][39] - 原生图像生成模型可插入图像作为参考 在理解提示词意图方面表现更出色 [40][42] 团队协作与改进 - 结合Gemini团队的世界知识与指令遵循能力 以及Imagen团队的图像美学追求 实现技术融合 [3][49] - 通过收集用户反馈构建基准数据集 持续跟踪常见失败模式并改进模型表现 [43][45] - Imagen团队贡献了自然美观的审美判断 显著改善图像生成质量 [49] 应用场景 - 支持像素级精确编辑 可只改动图像中特定元素而保持其他部分不变 [27][29] - 可实现角色多角度渲染和场景重构 将物体放入完全不同的新场景中进行真实融合 [46] - 适用于广告设计 室内装饰 角色设定等多种创意场景 [26][27][40] 未来发展方向 - 未来目标不仅是提升视觉质量 更追求模型智能性和事实准确性 [7][51][54] - 致力于打造能理解用户深层意图 甚至超越用户提示词创造更好结果的聪明模型 [7][51] - 重点改进数据保真能力 确保工作用图表和信息图既美观又准确 [54][57]

技术突破与核心能力 - 谷歌Gemini 2.5 Flash Image（代号Nano-Banana）在角色一致性、自然语言理解和空间感知方面显著优于其他模型，社交平台热度超过Elon Musk推荐的Grok视频生成[2][11] - 模型通过完全内生的多模态能力实现自然对话式图像创作，支持模糊指令和多轮迭代，无需依赖精确提示词[9][10] - 在LM Arena测试中展现出色的角色一致性保持能力，支持任意风格迁移、环境融合及多元素组合生成[13][14][17] 创新方法论与指标优化 - 团队将文字渲染能力作为关键代理指标（Proxy metric），因其要求像素级精准控制，可客观反映模型整体性能提升[22][23][24] - 通过优化文字渲染（需处理字母形状、间距、背景融合等），模型整体图像质量同步提升，验证该指标对系统优化的牵引作用[24][25] - 采用交错生成（Interleaved Generation）技术，模型在统一上下文中串行生成多图，保持系列作品的协调性与差异性[26][29][30] 产品哲学与用户体验 - 生成速度降至秒级（如13秒生成5张风格一致图片），支持用户无负担快速迭代调整，接近人类创作中的草图探索过程[21][29][32] - 与谷歌Imagen定位差异：Imagen专注于高质量一次性生成（类似Photoshop），而Gemini强调通过对话迭代实现创意探索（类似创意总监）[33][34] - 团队直接收集社交媒体用户失败案例作为基准测试集，针对性优化光影一致性、风格融合等痛点[33][35] 应用场景与行业影响 - 角色一致性能力实现跨角度3D渲染（如固定角色生成多场景），对故事叙述、品牌IP塑造及视频创作（如MetaPuppet视频生成）至关重要[35][38][39] - 支持从线稿控制造型生成、实拍转换真人cosplay等复杂创作需求，拓展了艺术设计、娱乐内容生产场景[18][20][36] - 模型具备"智能感"（Smartness），可超越用户指令预期（如自动添加创意标题），同时追求事实性（Factuality）以支持工作用图表、幻灯片生成[29][39][41] 技术原理与系统设计 - 图像理解与生成能力双向强化：通过视觉学习弥补语言描述中的"报告偏差"（Reporting bias），通过生成验证对世界的理解[30] - 采用类似思维链（Chain of Thought）的分解迭代方法，将复杂任务拆解为多步骤处理，突破单次处理能力上限[32] - 基于世界模型的空间想象能力实现合理3D视角转换（如俯视图生成），体现Gemini在物理空间理解方面的进展[20][22]

文章核心观点 - Nano Banana凭借强大的原生图片编辑能力迅速出圈，在人物一致性和风格泛化上取得显著进步，实现了理解图像与创造图像的融合[1] - Gemini 2.5 Flash通过迭代式创作、复杂指令分解和像素空间思考等技术突破，极大扩展了图像生成的应用边界[2][8][11] - 模型从2.0到2.5版本的进化主要得益于系统化收集用户反馈和跨团队融合，实现了图像自然度和美学表现的质的飞跃[12][14][15] - Gemini模型的核心目标是在同一次训练运行中实现原生多模态理解与生成，并通过视觉信号作为知识捷径促进不同能力间的正向迁移[16][17][18] - 未来发展方向聚焦于提升模型的智能性和真实性，使其从创意娱乐工具向高效生产力工具跨越[25][26][28] 迭代式创作与复杂指令的分解 - 模型具备快速生成能力，生成五张图文并茂的图片仅需约13秒，使其成为强大的迭代式创作工具[8] - 用户可通过低摩擦试错过程快速微调指令并重新运行，极大提升创作体验和效率[9] - 新范式利用模型强大的上下文理解和像素级完美编辑能力，将复杂任务分解成多个步骤通过多轮对话逐步完成[10] - 增量式生成方式类似于语言模型中的思维链，通过增加计算量让模型在像素空间进行分步思考和构建，理论上可处理任何复杂度的生成任务[11] 从用户反馈中汲取养分 - 团队直接在社交媒体上搜集用户反馈，将失败案例整理成专门的基准测试集并随新模型发布不断扩充[13] - 2.5版本通过融合Gemini团队和Imagen团队的视角，解决了2.0版本添加元素突兀缺乏融合的问题，实现图像自然度和美学表现的质的飞跃[14] - 2.5版本核心突破在于能够从不同角度重新渲染同一个角色或将家具放置到完全不同的场景并重新定向，同时保持核心特征的忠实度[15] 核心理念 - 模型在同一次训练运行中实现原生多模态理解与生成，并促进不同能力间的正向迁移[16] - 视觉信号是模型学习世界知识的有效捷径，能用比文本更少的token传达复杂信息[17] - 图像理解能力与生成能力存在双向促进关系，在交错生成等高级任务中充分体现理解与生成手拉手的关系[18] 模型评估挑战与突破 - 图像质量具有高度主观性，难以量化和迭代优化[19] - 传统依赖人类偏好数据的方法成本高昂且耗时，获取一次反馈需数小时[20] - 团队将文本渲染能力作为核心评估标准，因其是图像中高度结构化的信息，能可靠评估模型对图像结构和纹理的生成能力[21] 模型定位 - Imagen系列为特定任务高度优化的模型，擅长文本到图像生成，适合根据清晰文本提示词快速高效低成本生成单张高质量图像[23] - Gemini定位为多模态创意伙伴，适合复杂任务如多轮编辑、创意构思或需要模型理解并创造性解读模糊指令的工作流[24] - 现阶段专用模型和多模态模型各有独特价值和应用场景，但最终目标是将所有模态整合进统一Gemini模型以实现向AGI迈进的知识迁移[24] 未来展望 - 未来发展方向是注入智能和真实性两大核心要素，在提升图像美学表现的同时赋予模型更高阶能力[25] - 智能性体现在模型基于更广博的世界知识对用户可能存在认知偏差或描述不充分的指令进行优化和再创作，带来远超用户设想的生成结果[26] - 真实性强调在专业领域图像必须准确无误和功能性，未来发展重点是大副提升模型在任务上的可靠性和准确性，实现从创意娱乐工具向高效生产力工具的跨越[28]

产品核心功能 - 多图像融合生成全新画面，最多支持13张图片合并 [2] - 二维地图转化为三维景观，理解地理等高线知识 [19][25] - 从图像中提取物理结构，精准转化线稿和上色 [38][40] - 多轮交错生成技术，实现有记忆的连续创作 [53][57] - 支持逆向图像处理，包括黑白线框重新上色和破损照片修复 [37][44] 技术架构突破 - 集成Gemini世界知识引擎，具备地理建筑识别与标注能力 [6][10][12] - 采用原生与交错式生成技术，13秒内生成五张风格统一图像 [57][59] - Gemini团队负责逻辑推理与指令遵循，Imagen团队负责美学优化 [68][70] - 通过文字渲染训练提升图像宏观与微观结构理解力 [64][65][67] 应用场景创新 - 影视制作分镜生成，实现AI辅助拍电影 [10] - 建筑设计视角转换，支持工程绘图与三维视图生成 [26][29] - 虚拟试衣与动作复刻，达成摄影棚级效果 [28][33] - 室内设计与花园改造，生成多种风格方案 [59] - 机器人视角人物轮廓勾勒，实现终结者风格图像 [17] 市场反响与测试表现 - 在LMArena平台上线后迅速风靡社区 [46][48] - 盲测中Gemini 2.5 Flash Image成绩一骑绝尘 [48] - 网友创作涵盖超人COS、奥特曼整蛊等多样化内容 [2][42] - 内部测试处理芝加哥街景等现实场景精度获验证 [50] 开发方法论 - 基于推特用户反馈建立"差评榜"优化模型 [62] - 通过多模态上下文理解实现创意指令执行 [53][55] - 团队目标开发具备事实准确性的智能办公辅助功能 [74] - 追求超越用户指令的智能涌现与创造性输出 [76][78]

Gemini 2.5 Flash Image模型技术亮点 - 引入「交错生成」功能，增强模型在世界知识和创意解释方面的能力 [1] - 拥有原生图像生成与编辑能力，能快速生成高质量图像，在多轮对话中保持场景一致 [1] - 模型能够通过自然语言指令进行多轮互动，在多次编辑中保持场景一致性，无需输入冗长提示词 [27] - 能在图中正确生成简短的文字，团队将文本渲染能力当作模型评估的新指标 [27][29] - 模型在原生图像生成与多模态理解方面实现紧密结合，图像理解为生成提供信息，生成又反过来强化理解 [30] - 通过图像、视频甚至音频从世界中学习额外知识，从而提升文本理解与生成能力 [30] - 面对复杂任务时将一次性指令拆解成多轮操作，逐步生成与编辑图像，实现像素级别的完美编辑 [30] - 生成一张图只需十几秒，失败了也能迅速重试，极大提升了创作效率 [32] 核心研发团队成员背景 - Logan Kilpatrick是Google DeepMind的高级产品经理，负责领导Google AI Studio和Gemini API的产品开发工作，曾在OpenAI担任开发者关系负责人，在Apple担任机器学习工程师，在NASA担任开源政策顾问 [4][6] - Kaushik Shivakumar是Google DeepMind的研究工程师，专注于机器人技术、人工智能和多模态学习的研究与应用，毕业于加利福尼亚大学伯克利分校，在DeepMind参与了Gemini 2.5模型的开发 [10][11] - Robert Riachi是Google DeepMind的研究工程师，专注于多模态AI模型的开发与应用，尤其在图像生成和编辑领域具有显著贡献，参与了Gemini 2.0和Gemini 2.5系列模型的研发工作 [14][15] - Nicole Brichtova是Google DeepMind的视觉生成产品负责人，专注于构建生成模型，推动Gemini应用、Google Ads和Google Cloud等产品的发展，本科和研究生分别毕业于美国乔治敦大学和美国杜克大学富卡商学院 [17][19] - Mostafa Dehghani是Google DeepMind的研究科学家，主要从事机器学习，特别是深度学习方面的工作，研究兴趣包括自监督学习、生成模型、大模型训练和序列建模，参与了多模态视觉语言模型PaLI-X等项目的开发 [22] 实际应用场景与产品定位 - 在家居设计中，用户可以快速查看多种方案，如房间不同窗帘效果可视化，模型能精准修改而不破坏整体环境 [32] - 在人物OOTD中，无论是换衣服、变角度，还是生成80年代复古风形象，人物的面部和身份一致性都能保持稳定 [32] - Gemini的终极目标是整合所有模态，向AGI方向迈进，能够利用知识转移，在跨模态的复杂任务中发挥作用 [33] - Imagen专注文本到图像任务，在Vertex平台中提供多种变体，针对特定需求进行了优化，例如单张图像的高质量生成、快速输出以及成本效益 [33] - 如果任务目标明确、追求速度和性价比，Imagen是理想选择，而在复杂多模态工作流中，Gemini的优势更加突出，支持生成+编辑、多轮创意迭代，能理解模糊指令 [33] - Gemini能利用世界知识理解模糊提示，适合创意场景，可以直接将参考图像作为风格输入，比Imagen的操作更方便 [33] 未来模型能力展望 - 期待模型能展现出智能，即使不完全遵循指令，也能生成比实际描述的更好的结果 [34] - 对事实性感到非常兴奋，希望未来的模型能够生成既美观又具功能性且准确无误的图表或信息图，甚至能自动制作工作简报 [34]

产品发布 - Google DeepMind团队推出Gemini 2.5 Flash Image模型 具备原生图像生成与编辑能力 可快速生成高质量图像并在多轮对话中保持场景一致性 [2] - 模型引入交错生成机制 将复杂指令拆解为多轮操作 实现像素级完美编辑 用户仅需自然语言指令即可完成操作 [46] - 生成单张图像仅需十几秒 支持快速重试 显著提升创作效率 [49] 技术能力 - 模型具备优秀文本渲染能力 可在图像中正确生成简短文字如Gemini Nano 团队将文本渲染作为评估图像结构能力的新指标 [39][41] - 模型通过多模态理解与生成的紧密结合提升性能 图像理解为生成提供信息 生成反过来强化理解 [44] - 模型能利用视觉信号从世界学习额外知识 从而提升文本理解与生成能力 视觉信号成为理解世界的捷径 [45] 应用场景 - 在家居设计场景中 用户可快速可视化多种方案 如房间不同窗帘效果 模型能精准修改而不破坏整体环境 [49] - 在人物形象设计中 无论是更换服装 调整角度或生成复古风格 模型均能保持面部和身份一致性 [49] - 模型适合处理以某公司风格设计广告牌等任务 可直接将参考图像作为风格输入 操作比Imagen更方便 [52] 团队构成 - Logan Kilpatrick担任高级产品经理 领导Google AI Studio和Gemini API产品开发 曾任职OpenAI开发者关系负责人和Apple机器学习工程师 [6][8] - Kaushik Shivakumar担任研究工程师 专注于机器人技术 人工智能和多模态学习 参与Gemini 2.5模型开发 [12][14] - Robert Riachi担任研究工程师 专注于多模态AI模型开发 参与Gemini 2.0和2.5系列研发 致力于图像生成与对话AI结合 [17][20] - Nicole Brichtova担任视觉生成产品负责人 专注于构建生成模型 推动Gemini应用 Google Ads和Google Cloud产品发展 [24][26] - Mostafa Dehghani担任研究科学家 主要从事机器学习研究 参与开发多模态视觉语言模型PaLI-X和220亿参数Vision Transformer [29] 产品定位 - Gemini目标为整合所有模态向AGI方向迈进 利用知识转移在跨模态复杂任务中发挥作用 [50] - Imagen专注于文本到图像任务 在Vertex平台提供多种优化变体 适合目标明确 追求速度和性价比的场景 [50][51] - Gemini在复杂多模态工作流中优势突出 支持生成加编辑 多轮创意迭代 能理解模糊指令和利用世界知识 [52] 未来展望 - 期待模型展现智能 即使不完全遵循指令也能生成比描述更好的结果 让用户感受与更聪明系统互动 [53] - 关注模型事实性与功能性 希望生成既美观又准确无误的图表或信息图 甚至自动制作工作简报 [53]