以下是关于论文的 prompt 相关内容：
即使与当前最流行的文生图应用Midjourney相比，DALL・E 3也能打个平手甚至超越Midjourney。而且与Midjourney相比，DALL・E 3不需要用户自己掌握复杂的Prompt编写知识，使用起来门槛更低。DALL・E 3 vs.Midjourney文生图效果。prompt：这幅插画描绘了一颗由半透明玻璃制成的人心，矗立在惊涛骇浪中的基座上。一缕阳光穿透云层，照亮了心脏，揭示了其中的小宇宙。地平线上镌刻着一行醒目的大字「Find the universe within you」。这一模型的发布引发了不小的轰动，也再次巩固了OpenAI技术领头羊的形象。一时间，所有人都很好奇，这么炸裂的效果是怎么做到的？不过，令人失望的是，当时OpenAI并没有透露技术细节，就像之前发布GPT-4时一样。不过，一个月后，OpenAI还是给了大家一些惊喜。在一份篇幅达22页的论文中，他们阐述了针对DALL・E 3所做的改进。论文要点包括：模型能力的提升主要来自于详尽的图像文本描述（image captioning）；他们训练了一个图像文本描述模型来生成简短而详尽的文本；他们使用了T5文本编码器；他们使用了GPT-4来完善用户写出的简短提示；他们训练了一个U-net解码器，并将其蒸馏成2个去噪步骤；文本渲染仍然不可靠，他们认为该模型很难将单词token映射为图像中的字母除了论文之外，OpenAI还公布了一个重要消息：DALL・E 3已经正式上线ChatGPT，Plus用户和Enterprise用户都可以使用。以下是机器之心的试用效果：
阅读完整篇文章之后需要花费大量时间总结和梳理文章内容，而大模型可以结合有效的提示词，迅速总结概括文档，从而节省时间。[heading3]论文总结提示词[content]GLM-4-Plus结合良好的提示词能够帮助学生快速总结论文内容，提高论文梳理的效率。[heading4]总结示例[content]论文内容总结结果示例：[heading3]论文内容翻译[content]学生在阅读文献时，由于语言差异，常常需要依赖翻译工具。然而，而且现在市面上的翻译软件由于字数限制不能直接对整篇文章进行处理，大模型可以弥补这一不足，帮你更快更好地理解原文，让你高效掌握论文核心内容。[heading4]论文内容翻译提示词[content]GLM结合良好的提示词能够帮助学生快速翻译论文内容，提高论文阅读效率。[heading4]翻译示例[content]翻译结果示例：[heading3]论文内容扩写润色[content]我们可以继续将论文内容转化为社交媒体的科普内容，将复杂学术知识普及化。这不仅仅是简单的翻译，而是需要将那些充满术语和专业词汇的学术语言，转换成普通大众能够轻松理解、并且感兴趣的表达方式。[heading4]论文总结内容润色提示词[content]精心设计的润色提示词可以根据特定场景进行调整，以便生成与特定平台风格相匹配的多样化润色结果。这里是针对小红书的使用场景，调整提示词以匹配其特有的口语化、轻松愉快的氛围，从而将论文中的结论部分润色成适合在小红书上分享的生活化内容。[heading4]润色示例（小红书科普）[content]通过精心设计的润色提示词，我们能够确定不同的润色风格，从而生成多样化的润色结果。在这里，我们将论文中的结论部分稍加润色，使之更易于在小红书上分享，转化为贴近生活的帖子，让复杂的学术知识以通俗易懂的方式呈现，吸引更多普通大众的关注和兴趣。论文中结果部分：润色后结果展示：
测试输入：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3544548.3581388您好,我已经仔细阅读了您提供的论文,现根据您的要求,对论文进行概括总结如下:一、明确的方法论1.提出了一个基于GPT-3的无代码聊天机器人设计工具BotDesigner。2.创建了两个界面:Conversation视图和Error Browser视图。Conversation视图允许设计师通过提示来创建聊天机器人;Error Browser视图允许设计师针对提示进行迭代设计和评估。3.使用BotDesigner作为探查工具,观察了10名非专家提示设计师执行聊天机器人设计任务的行为,以探索他们在提示设计中的直觉方法和困难。二、经过验证的结论1.所有参与者都能够进行机会性的提示迭代设计,并能够对提示更改进行局部测试。2.参与者在生成提示、评估提示有效性和解释提示效果方面的困难主要源自过度概括和人际交往预期。3.参与者倾向于从单一数据点过度推广;也倾向于从人类交流的角度过滤他们的提示设计和聊天机器人的响应。三、关键信息本文的关键信息包括: