生成式AI发展迅猛，但如何全面评估其性能一直是个难题。各种模型层出不穷，效果也是越来越惊艳。但是，问题来了，怎么评价这些文生图模型的效果呢?传统的评价方法，要么是靠人眼看，主观性太强;要么是用一些简单的指标，比如CLIPScore，但这些指标往往无法捕捉到复杂文本提示中的细节，比如对象之间的关系、逻辑推理等等。这就导致很多文生图模型的评测结果不准确，甚至会出现一些搞笑的情况，明明生成的图片驴唇不对马嘴，得分却还挺高。为了解决这个问题，卡耐基梅隆大学

谷歌DeepMind研究团队最近取得重大突破，开发出名为SCoRe（Self-Correction through Reinforcement Learning，通过强化学习进行自我纠正）的创新技术。这一技术旨在解决大型语言模型(LLM)难以自我纠正的长期挑战，无需依赖多个模型或外部检查即可识别和修复错误。SCoRe技术的核心在于其两阶段方法。第一阶段优化模型初始化，使其能在第二次尝试时生成修正，同时保持初始响应与基础模型的相似性。第二阶段采用多阶段强化学习，教导模型如何改进第一和第二个答案。这种方法的独特之处在于它仅使