但近日的一项研究成果却可以让 LLM 设计出下面这些让人眼前一亮的时钟，而使用的提示词却和上面的一样，这个算法叫做Lluminate，来自洛克菲勒大学生物信息学研究者、生成式设计公司 Morphogen 创始人 Joel Simon。
提示词an architectural style that has never been seen before，
项目地址：https://github.com/joel-simon/lluminate
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摘要生成：创建当前种群的摘要，为后代提供上下文； -
创意策略注入：随机选择并应用创造性思维策略来引导 LLM； -
进化运算符：使用当前摘要和策略来提示模型，通过修改或组合现有 artifact 来创建新 artifact； -
嵌入和新颖性计算：使用嵌入（与 k 个最近邻的平均距离）测量每个 artifact 与其他 artifact 的差异； -
种群管理：为下一代选择最多样化的 artifact。
这张图介绍了八种不同的思维和创意方法，旨在帮助激发创造力和解决问题的能力。每种方法都包含简短的描述和具体步骤。以下是对每种方法的解释：
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Distance Association（距离关联）
- 基于玛格丽特·博登的概念空间理论和罗纳德·芬克的基因探索模型。
- 步骤包括选择输入（两个不同但可能互补的概念空间）、建立锚概念、生成关联、选择中等距离的概念以及发展关联。
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Conceptual Blending（概念融合）
- 基于福柯尼叶和特纳的概念融合理论。
- 步骤包括选择输入、映射跨空间、选择性地融合以及发展新兴特性。
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Forced Connections（强制连接）
- 基于亚瑟·科勒的双向联想理论。
- 步骤包括选择领域、映射元素、转移元素以及合成连接。
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Replacement Template（替换模板）
- 基于高登伯格等人的创造力模板。
- 步骤包括识别特征、寻找符号、创建上下文以及替换符号。
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Assumption Reversal（假设反转）
- 基于爱德华·德·博诺的横向思维。
- 步骤包括列出假设、选择假设、反转假设以及探索后果。
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Oblique Strategies（斜向策略）
- 基于布莱恩·埃诺和彼得·施密德的斜向策略卡片。
- 步骤包括抽取随机卡片、解释指令以及应用洞察力。
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SCAMPER Transformation（SCAMPER转换）
- 基于亚历克斯·奥斯本和鲍勃·埃伯尔的SCAMPER技巧。
- 步骤包括选择基础、选择操作、应用操作以及综合生成新的概念。
实验结果：
新颖性和长度比较：
散点图展示了两个域中不同创意策略的使用百分比，x 轴表示网站使用情况，y 轴表示 ShaderArtifact 使用情况。误差线表示多次实验运行的标准差。对角虚线表示两个域中的使用情况相等。
该图表明，跨域的策略使用模式之间没有显著相关性（r=-0.02，p=0.963），一些策略显示出特定于域的偏好。值得注意的是，替换模板在 ShaderArtifact 生成中的使用率要高得多，而概念混合在网站生成中的使用率更高。其他策略，如 SCAMPER 变换、距离关联、斜策略和假设反转，在两个域中的使用率都更加均衡。
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创意策略可促进多样性：与基线输出相比，形式化的创造性思维策略显著提高了新颖性指标。 -
变化胜过创造：修改现有 artifact 产生的结果比从头开始生成新 artifact 产生的结果更加多样化。 -
特定域某个域的有效性：替换模板在纹理动画方面表现出色，而概念混合在网站上表现更好。 -
交叉会放大新颖性：将来自多个解决方案的元素组合在一起在实验中产生了最高的新颖性分数，表明约束可以帮助抵消天生的懒惰。 -
新颖性-复杂性联系：更复杂的 artifact（更长的代码）在隐含空间中探索了更多新颖的领域。使用交叉和创造性策略的最多样化运行产生的输出平均长度几乎是没有交叉和创造性策略的运行的两倍。 -
推理的收益递减：更高的推理水平并没有显著增加多样性，尽管它可能会提高质量。 -
上下文意识很重要：种群摘要可以持续提高性能，突出了进化上下文的重要性。