生成偏差主要源于自然语言与机器理解的差异，优化策略包括：
- 常见问题原因::
- 描述过于抽象（如：”做一个有趣的动作游戏”）
- 要素冲突（如：同时要求”写实风格”和”卡通物理效果”）
- 复杂系统描述（AI当前更适合单一核心玩法）
- Tipps zur Optimierung::
- 采用”三层结构法”描述：
角色（谁）→动作（怎么做）→目标（为什么） - 优先定义eine核心机制（如：”仅专注跳跃玩法”）
- 使用具体数值（如：”每次跳跃高度为角色身高的2倍”）
- 分阶段生成（先做基础玩法，再逐步添加特效/音效等）
- 采用”三层结构法”描述：
实验数据显示，采用结构化描述可使生成准确率提升60%以上。平台未来将推出”描述智能检测”功能，实时提示可能的理解歧义。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDreamCore: ein Werkzeug zur Erstellung von KI-Spielen aus TextDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 为什么有时生成结果与文本描述不符？如何提高AI理解的准确性？
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