数据处理方法

通过模式识别和概率模型处理数据。

将数据分为“客观相同”和“客观不同”，并进行严谨、逻辑的处理。

客观与主观

根据统计上可能的继续生成响应，而不是严格客观。

专注于通过严格遵循逻辑和完整分析实现客观结果。

知识表示

使用从大型数据集中学到的隐式知识；没有显式知识网络。

构建明确的知识网络，确保所有关系都以逻辑方式得到考虑。

推理

突发的和上下文相关的，由训练期间看到的模式驱动。

基于形式逻辑，确保所有结论的一致性并基于客观数据。

决策

基于统计可能性的隐含决策，无需全面分析。

决策基于一个完全构建的知识网络，确保所有相关数据都被考虑在内

处理不确定性

通过生成可能的响应来处理不确定性，但缺乏结构化的方法。

需要完整而精确的数据进行处理，使其对不确定性不太适应。

输出焦点

专注于生成文本的连贯性和上下文。

专注于决策和知识表示的逻辑一致性、精确性和完整性。

应用程序

最适合生成上下文相关、连贯的响应。

适用于需要高精度、准确性和逻辑一致性的应用程序，例如定理证明。

数据处理方法

通过模式识别和概率模型处理数据。

积极产生假设来填补数据中的空白，抽象复杂信息使其变得可管理。

客观与主观

根据统计上可能的继续生成响应，而不是严格客观。

模拟人类认知，使用假设来导航不确定性与主观情境。

知识表示

使用从大型数据集中学到的隐式知识；没有显式知识网络。

基于假设构建知识网络，允许在新信息出现时进行动态适应。

推理

突发的和上下文相关的，由训练期间看到的模式驱动。

推理是灵活的和可适应的，依靠假设生成和抽象来管理不完整和不精确的数据。

决策

基于统计可能性的隐含决策，无需全面分析。

在不确定性的理解下做出决策，优先考虑基于假设的知识的结果。

处理不确定性

通过生成可能的响应来处理不确定性，但缺乏结构化的方法。

设计用于处理不完整、不精确和不一致的数据，通过假设和抽象。

输出焦点

专注于生成文本的连贯性和上下文。

专注于在不确定性下的有效决策，其输出反映了人类认知的适应性。

应用程序

最适合生成上下文相关、连贯的响应。

适用于需要适应性的应用，如决策支持系统、AGI开发和高不确定性的场景。

数据处理

模式识别，概率模型，没有明确的分类。

客观分类为相同和不同，逻辑处理。

假设生成、抽象和处理不完整和不精确的数据。

知识表示

隐含的，从大型数据集中学到。

明确的知识网络，确保逻辑完整性。

基于假设的知识网络，动态可适应。

推理

突发的，取决于上下文，由模式驱动。

形式逻辑，客观推理。

灵活的推理，假设驱动，管理不确定性。

决策

隐含的，基于统计可能性，没有详尽分析。

基于完整的知识网络，确保逻辑一致性。

在不确定的情况下做出决策，优先考虑基于假设的有效结果。

处理不确定性

生成可能的响应，缺乏对不确定性的结构化方法。

需要完整数据，不太适应不确定性。

设计用于有效处理不确定、不完整和不一致的数据。

输出焦点

一致性与上下文。

逻辑一致性，精确性，完整性。

在不确定情况下做出有效决策，适应性输出。

应用程序

生成语境相关的响应。

高精度应用，如形式逻辑和自动推理。

可适应系统，决策支持，AGI，具有高不确定性的环境。

D * D（数据和数据）

根据数据中的模式生成文本，没有明确的转换。

对数据进行处理和分类，以确保客观的一致性；严格的比较。

生成假设以完成缺失数据；抽象数据以管理复杂性。

D * I（数据和信息）

从数据中的模式中推断出可能的信息，但没有结构化的转换。

通过识别差异，将数据转化为客观信息，并确保完整性。

从不完整的数据中推断和抽象信息，产生主观差异。

D * K（数据和知识）

利用训练数据中的隐式知识，但不明确地将数据转换为知识。

通过建立逻辑关系将数据转化为结构化知识。

从假设的数据中生成和精炼知识，允许动态适应。

D*W（数据和智慧）

基于上下文信息生成输出，但缺乏正式的智慧处理。

应用结构化知识做出决策，确保逻辑一致性。

通过假设和抽象，从数据中汲取智慧，模拟人类决策。

D * P（数据和意图）

使用数据生成与可能意图相一致的响应，但缺乏明确的意图驱动转换。

确保数据处理符合预先定义的意图，采用严格的方法。

适应和调整数据驱动的假设与总体目标，有效地处理不确定性。

I * D（信息和数据）

从信息中的模式中提取可能的数据，而不是明确地将其转换。

通过确保信息准确反映数据差异，将信息与数据联系起来。

根据假设的信息生成或精炼数据，动态填补空白。

I * I（信息和信息）

生成连贯的信息序列，专注于保持上下文流。

确保信息完整且逻辑一致，严格分类。

通过抽象和假设来适应信息处理，有效地处理不一致性。

I * K（信息和知识）

利用隐式知识进行推断，但缺乏结构化转换。

将信息转化为结构化知识，确保所有关系都被考虑在内。

从信息中推断和精炼知识，动态适应新的假设。

I*W（信息和智慧）

提供可能反映智慧但没有结构化或一致方法的响应。

将信息应用于决策，确保决策基于完整知识。

通过抽象和假设从信息中产生智慧，与人类的推理相一致。

I * P（信息和意图）

与感知的意图对齐信息生成，尽管不是明确的意图驱动。

确保信息处理服务于预先定义的意图，保持逻辑对齐。

动态适应信息以满足意图，有效地处理不完整或不精确的数据。

K*D（知识和数据）

使用隐式知识来推断可能的数据，但缺乏明确的转换。

确保知识扎根于数据，保持逻辑的一致性和完整性。

基于不完整或不精确的数据，提出和精炼知识，并动态适应。

K*I（知识和信息）

从隐含知识中推断出可能的信息，但没有结构化的转换。

将知识转化为完整且逻辑一致的信息。

根据假设的知识生成和适应信息，有效地处理不确定性。

K*K（知识和知识）

识别知识中的模式，但不明确地转换或精炼它。

确保知识网络完整、逻辑和一致，保持结构完整性。

根据假设动态细化知识网络，适应新信息的出现。

K*W（知识和智慧）

产生可能反映智慧的反应，但没有结构化或一致的方法。

将知识应用于智慧相关的决策，确保逻辑和客观的结果。

通过假设和精炼知识，模拟在不确定性下的类似人类的决策。

K*P（知识和意图）

将知识驱动的响应与感知意图对齐，但没有明确的意图驱动逻辑。

确保知识应用与预先定义的意图保持一致，以保持逻辑一致性。

将知识适应于意图，动态地进行提炼和假设以处理不确定的上下文。

W * D（智慧和数据）

基于上下文数据模式生成可能反映智慧的输出。

确保智慧是基于完全处理和逻辑一致的数据应用。

通过假设和抽象来适应数据的智慧，有效地处理不完整或不精确的数据。

W*I（智慧和信息）

提供上下文相关的响应，可能暗示智慧，但没有结构化的逻辑。

将智慧应用于信息处理，确保决策是知情的和逻辑上合理的。

通过抽象和假设从信息中产生智慧，动态处理不确定性。

W*K（智慧和知识）

根据隐含知识推断可能明智的反应，但没有结构化的推理。

确保智慧应用于知识，保持逻辑的一致性和完整性。

通过提炼和假设，将智慧转化为知识，处理复杂和不确定的场景。

W*W（智慧与智慧）

产生连贯的、语境相关的输出，可能暗示智慧，但没有明确的一致性。

确保智慧相关的输出是逻辑一致的，并基于完整知识。

通过适应新信息并精炼现有知识网络来动态产生智慧。

W*P（智慧和意图）

将智慧相关的输出与感知的意图对齐，而无需明确的意图驱动的转变。

确保智慧服务于预先定义的意图，保持逻辑对齐和一致性。

动态地适应智慧，以实现意图，精炼和假设以有效地处理不确定的上下文。

P * D（意图和数据）

通过数据驱动的响应与感知意图对齐，而无需明确的意图驱动逻辑。

确保数据处理严格符合预先定义的意图，采用严谨的方法。

将数据驱动的假设应用于总体目标，有效地处理不确定性。

P * I（意图和信息）

生成与感知意图相一致的信息，而无需结构化的以意图为导向的逻辑。

确保信息处理服务于特定意图，保持逻辑对齐。

动态地适应信息以服务于意图，细化假设和抽象以处理不确定性。

P*K（意图和知识）

推断知识驱动的响应，与感知的意图相一致，而无需明确的意图驱动的转换。

确保知识应用与预先定义的意图保持一致，维护逻辑一致性。

动态地适应知识以实现意图，精炼和假设以处理复杂和不确定的上下文。

P*W（意图和智慧）

产生与感知意图相一致的智慧相关输出，而无需明确的意图驱动转换。

确保智慧服务于特定意图，保持逻辑对齐和一致性。

动态地适应智慧，以符合意图，精炼和假设以有效地处理不确定性。

P*P（意图和意图）

将生成的响应与感知的意图对齐，但缺乏明确的意图驱动逻辑。

确保所有过程严格与特定意图对齐，保持逻辑和客观的一致性。

动态地适应所有流程，以符合意图，精炼和假设以处理复杂和不确定的场景。

数据（D）

基于模式识别生成数据相关输出；缺乏明确的转换逻辑。

严格处理数据，以确保客观的一致性和完整性。

产生假设并抽象数据以管理复杂性和不确定性。

信息（I）

从数据模式中推断信息，而无需结构化转换。

将数据转换为完整、逻辑一致的信息。

基于不完整或不精确的数据进行适应和抽象。

知识（K）

使用模式中的隐式知识，但缺乏明确的转换。

构建结构化的知识网络，确保逻辑完整性。

基于假设和适应性动态细化知识网络。

智慧（W）

基于上下文产生智慧相关的输出，没有结构化的逻辑。

将知识应用于逻辑一致的智慧相关决策。

通过在不确定性下精炼和适应知识来模拟人类智慧。

意图（P）

与感知到的意图对齐输出，但缺乏明确的意图驱动逻辑。

确保所有流程都与特定意图保持一致，以保持逻辑一致性。

动态地适应所有流程，以符合意图，有效地处理不确定性。

D * D（数据和数据）

识别数据中的模式，但不明确转换数据。

严格处理和分类数据，确保客观一致。

假设和抽象数据以处理不确定性。

基于当前数据预测未来数据状态，专注于因果关系，构建世界模型。

评估数据（游戏状态）以确定最佳移动，并随着时间的推移改进数据表示。

通过将文本数据转换为视觉数据，整合多种模态数据类型生成图像。

D * I（数据和信息）

从模式中推断出可能的信息，但没有结构化的转换。

通过识别差异将数据转化为客观信息。

通过假设从不完整数据中生成主观信息。

将数据转换为内部表示（信息）以预测结果并计划行动。

从游戏状态中提取信息，用它来告知决策和策略。

将文本描述翻译成视觉信息，连接语言和视觉数据。

D * K（数据和知识）

利用训练中的隐式知识，但不明确地将数据转换为知识。

将数据转换为结构化知识，确保逻辑一致性。

从不完整数据中动态地假设和精炼知识。

通过学习数据来发展知识，从而做出准确的预测，并建立因果模型。

通过自我游戏，随着时间的推移，建立和精炼游戏策略的知识。

将语言知识和视觉知识结合起来，从文本数据中生成连贯的视觉输出。

D*W（数据和智慧）

基于上下文数据模式生成输出，但缺乏正式的智慧处理。

应用结构化知识做出决策，确保逻辑一致性。

通过假设和抽象，从数据中汲取智慧，模拟人类决策。

应用世界知识来预测结果，潜在地通过预见未来状态来产生智慧。

利用积累的游戏知识，在复杂场景中做出明智的决策。

通过整合复杂的想法，生成视觉上一致的图像，可能反映出创造性的智慧。

D * P（数据和意图）

使用数据生成与感知意图相一致的响应，但缺乏明确的意图驱动转型。

确保数据处理符合预先定义的目标，采用严格的方法。

将数据驱动的假设应用于总体目标，有效地处理不确定性。

将数据处理与提高预测和理解因果关系的意图相一致。

将数据处理与赢得比赛的意图对齐，相应地优化策略。

将数据处理与生成视觉一致且上下文相关图像的意图对齐。

I * D（信息和数据）

从信息中的模式中提取可能的数据，而不是明确地将其转换。

确保信息准确反映数据差异，并且逻辑上合理。

根据假设信息生成或精炼数据。

使用信息来细化数据预测，创建一个反馈回路以改进世界模型。

利用以前比赛的信息来精炼数据处理并改善决策。

使用文本信息生成数据（视觉输出），将语言输入转换为视觉表示。

I * I（信息和信息）

生成连贯的信息序列，保持上下文流。

确保信息完整且逻辑一致，遵循客观标准。

通过抽象和假设来适应信息，有效地处理不一致。

使用内部信息来细化预测并产生新的见解，构建一个连贯的世界模型。

整合游戏中的信息以优化策略，确保决策的一致性。

从文本提示中生成一致且连贯的视觉信息，保持上下文对齐。

I * K（信息和知识）

利用隐式知识进行推断，但缺乏结构化转换。

将信息转化为结构化知识，确保逻辑一致性。

从信息中推断和精炼知识，动态适应新的假设。

通过精炼内部模型，增强预测能力，将信息转化为知识。

使用信息来建立对游戏策略的更深入理解，通过自我游戏来精炼知识。

使用信息创建与输入描述对齐的图像形式的知识表示。

I*W（信息和智慧）

提供可能反映智慧但没有结构化或一致方法的响应。

将信息应用于决策，确保决策基于完整知识。

通过抽象和假设，从信息中产生智慧，模拟人类的推理。

通过预测未来事件和结果，利用积累的信息产生智慧，并相应地规划行动。

利用从以前的经验中获得的智慧来精炼策略并提高表现。

生成创意和上下文相关的图像，反映在视觉表现中的智慧。

I * P（信息和意图）

通过与感知意图对齐来生成信息，尽管不是明确的意图驱动。

确保信息处理服务于预先定义的意图，保持逻辑对齐。

动态适应信息以满足意图，有效地处理不完整或不精确的数据。

将信息处理与改善世界模型和实现更准确预测的意图相一致。

将信息处理与优化游戏策略和改善决策的意图对齐。

将信息处理与生成视觉上一致且相关的图像的意图相匹配，这些图像与输入提示相匹配。

K*D（知识和数据）

使用隐式知识来推断可能的数据，但缺乏明确的转换。

确保知识扎根于数据，保持逻辑的一致性和完整性。

基于不完整或不精确的数据，提出和精炼知识，并动态适应。

通过不断更新基于新数据的世界模型来精炼知识，确保预测准确性。

使用知识来细化游戏场景中的数据处理，提高决策能力。

将语言和视觉知识整合在一起，生成准确且语境相关的图像。

K*I（知识和信息）

从隐含知识中推断出可能的信息，但缺乏结构化的转换。

将知识转化为完整且逻辑一致的信息。

根据假设的知识生成和适应信息，有效地处理不确定性。

基于积累的知识进行信息处理，提高世界模型的准确性。

利用知识提高信息提取和战略制定，不断从过去的游戏中学到东西。

使用集成知识创建准确反映输入描述的图像，将文本知识转化为视觉形式。

K*K（知识和知识）

识别知识中的模式，但不明确地转换或精炼它。

确保知识网络完整、逻辑和一致，保持结构完整性。

根据假设动态细化知识网络，适应新信息的出现。

通过不断改进内部世界模型，提高预测准确性和因果理解。

通过自我游戏，建立了一个深入的游戏策略知识库，并不断精炼其理解。

不断细化视觉输出中的知识表示，确保不同输入描述之间的连贯性和上下文相关性。

K*W（知识和智慧）

产生可能反映智慧但没有结构化或一致方法的响应。

将知识应用于智慧相关的决策，确保逻辑和客观的结果。

通过假设和精炼知识，模拟在不确定性下的类似人类的决策。

K*W（知识和智慧）

产生可能反映智慧但没有结构化或一致方法的响应。

将知识应用于智慧相关的决策，确保逻辑和客观的结果。

K*P（知识和意图）

与感知目意图相一致的知识驱动的响应，但没有明确的意图驱动的转化。

确保知识应用与预先定义的意图保持一致，以保持逻辑一致性。

动态地适应知识以实现意图，精炼和假设以处理复杂和不确定的上下文。

不断细化世界模型，以知识改善预测和决策。

将知识应用与实现游戏场景中最佳可能结果的意图对齐，有意图性地精炼策略。

将知识集成与生成上下文相关且视觉上富有创意的图像的意图相结合，将文本提示转换为连贯的视觉输出。

W * D（智慧和数据）

根据上下文数据模式生成的输出可能反映智慧，但缺乏正式的智慧处理。

确保智慧是基于完全处理和逻辑一致的数据应用。

通过假设和抽象来适应数据的智慧，有效地处理不完整或不精确的数据。

利用世界模型将智慧应用于数据，从而进行预测并规划行动。

将游戏经验中获得的智慧应用于数据处理，以动态方式改进决策。

通过将文本描述的数据集成和转换为创意和连贯的图像，生成视觉上明智的输出。

W*I（智慧和信息）

提供上下文相关的响应，可能暗示智慧但缺乏结构化的逻辑。

将智慧应用于信息处理，确保决策是知情的和逻辑上合理的。

通过抽象和假设，从信息中产生智慧，在不确定性下模拟人类的推理。

通过预测未来状态来利用积累的信息来细化预测并产生明智的决策。

利用过去的经验智慧来指导战略决策，不断改进在复杂游戏场景中的表现。

将信息转化为具有智慧的创造性视觉输出，以平衡协调与创新，产生上下文相关且视觉上引人入胜的图像。

W*K（智慧和知识）

根据隐含知识推断可能明智的反应，但缺乏结构化的推理。

确保智慧应用于知识，保持逻辑的一致性和完整性。

通过提炼和假设，将智慧转化为知识，处理复杂和不确定的场景。

将知识应用于完善世界模型，产生基于预测和过去经验的明智决策，增强在不确定情况下的决策能力。

利用积累的知识在复杂的游戏场景中生成明智的决策，优化策略以实现最佳性能。

利用集成知识生成与输入描述相匹配的明智和创造性的视觉输出，平衡一致性和创新性，并将文本提示转换为一致的视觉输出。

W*W（智慧与智慧）

产生连贯的、语境相关的输出，可能暗示智慧但缺乏明确的一致性。

确保智慧相关的输出逻辑上的一致性，并基于完整知识，保持决策的结构完整性与逻辑一致性。

通过适应新信息并精炼现有知识网络，动态地产生智慧，有效地处理复杂和不确定的场景，并在不确定性下模拟人类决策。

精炼世界模型，生成明智的决策，预测未来状态并优化在不确定情况下的决策，不断改进性能并适应新信息。

利用积累的智慧在复杂的游戏场景中生成明智的决策，动态优化策略以实现最佳性能，并不断改进在不确定情况下的决策。

利用集成智慧生成具有创意和上下文相关性的视觉输出，反映协调性和创新性之间的平衡，并将文本提示转换为连贯且视觉上引人入胜的图像。

P * D（意图和数据）

与感知的意图对齐，但缺乏明确的意图驱动逻辑。

确保数据处理严格符合预先定义的意图，采用严谨的方法，并在数据转换和处理过程中保持逻辑一致性。

将数据驱动的假设应用于总体目标，有效地处理不确定性，并在不确定条件下模拟人类的推理和决策。

不断细化世界模型，以使数据处理与提高预测和理解因果关系的意图相一致，并在不确定情况下增强决策。

将数据处理与赢得比赛的目标相一致，优化策略和决策，并不断改进性能以适应新信息。

将数据处理与生成视觉上一致且上下文相关图像的意图相匹配，这些图像与输入提示相匹配，将文本描述转换为具有创造力和视觉吸引力的图像。

P * I（意图和信息）

生成与感知意图相一致的信息，而无需结构化的以意图为导向的逻辑。

确保信息处理服务于预先定义的意图，保持信息转换和处理的逻辑对齐和一致性。

动态地适应信息以服务于意图，有效地处理不完整或不精确的数据，并在不确定性下模拟人类的推理和决策。

将信息处理与改善世界模型和实现更准确预测的意图相结合，增强在不确定情况下的决策。

将信息处理与优化游戏策略和改善决策的意图对齐，不断改进性能并适应新信息。

将信息处理与生成视觉上一致且相关的图像的意图相匹配，这些图像与输入提示相匹配，将文本描述转换为具有创造力和视觉吸引力的图像。

P*K（意图和知识）

推断知识驱动的响应，与感知的意图相一致，而无需明确的意图驱动的转换。

确保知识应用与预先定义的意图保持一致，保持知识转换和处理的逻辑一致性与完整性。

动态地适应知识以实现意图，精炼和假设以处理复杂和不确定的上下文，模拟在不确定性下的类似人类的推理和决策。

不断细化世界模型，以知识改善预测和决策为意图，增强不确定性下的决策。

将知识应用与实现游戏场景中最佳可能结果的意图相结合，有意图性地优化策略，并不断改进性能和适应新信息。

将知识集成与生成上下文相关且视觉上具有创造力的图像的意图相一致，将文本描述转换为具有创意和视觉吸引力的图像。

P*W（意图和智慧）

产生与感知意图相一致的智慧相关输出，而无需明确的意图驱动转换。

确保智慧服务于特定意图，保持智慧转化和处理过程中的逻辑对齐和一致性，并确保所有过程都与特定意图对齐。

动态地适应智慧，以符合意图，精炼和假设处理复杂和不确定的环境，并在不确定性下模拟人类的推理和决策。

不断优化世界模型，使智慧与提高预测和决策能力的目标相一致，增强在不确定情况下的决策能力。

将智慧应用与实现游戏场景中最佳可能结果的目标相结合，动态优化策略以优化性能，并在不确定性下不断改进决策。

将智慧整合与生成上下文相关且视觉上具有创造力的图像的意图相结合，将文本描述转换为具有创意和视觉吸引力的图像。

P*P（意图和意图）

将生成的响应与感知的意图对齐，但缺乏明确的意图驱动逻辑。

确保所有流程严格与特定意图保持一致，决策和处理过程保持逻辑和客观的一致性，并确保所有流程都与特定意图保持一致。

动态地适应所有流程以与意图保持一致，精炼和假设以有效地处理复杂和不确定的场景，并在不确定性下模拟人类的推理和决策。

不断细化世界模型，使所有过程都与提高预测和决策的意图相一致，并在不确定情况下增强决策。

不断优化所有流程，以实现优化游戏策略和决策的目标，并动态优化策略以优化性能，并持续改进在不确定情况下的决策。

不断优化所有流程，以实现生成与输入提示相关且视觉上具有创造力的图像的意图，将文本描述转化为具有创意和视觉吸引力的图像。

数据（D）

识别数据中的模式，但缺乏明确的转换逻辑。

严格处理数据，以确保客观的一致性和完整性。

假设和抽象数据以管理复杂性和不确定性。

基于当前数据预测未来数据状态，重点是因果关系并改进世界模型。

评估和精炼数据（游戏状态），以优化策略，通过自我对战不断改进。

将文本数据转换为视觉数据，从文本描述中生成创意和连贯的图像。

信息（I）

从数据模式中推断出可能的信息，而无需结构化转换。

通过识别差异，将数据转换为完整、逻辑一致的信息。

从不完整数据中生成和抽象主观信息，使用假设来处理不确定性。

将数据转换为内部表示（信息）以预测结果，从而改进世界模型。

提取和使用信息以进行决策并细化策略，确保最佳游戏体验。

将文本提示转换为视觉信息，生成上下文相关且视觉一致的图像。

知识（K）

使用训练数据中的隐式知识，但缺乏明确的转换机制。

构建结构化的知识网络，确保逻辑一致性与完整性。

动态地细化和适应基于假设和抽象的数据的知识，有效地处理不确定性。

通过学习数据，构建和精炼内部知识，增强预测能力和因果关系理解。

通过自我游戏不断细化游戏策略知识，随着时间的推移提高表现。

将语言和视觉知识结合起来，生成准确且语境相关的图像，反映输入提示。

智慧（W）

生成上下文相关的输出，可能暗示智慧但缺乏结构化处理。

应用结构化知识做出明智的决策，确保逻辑和客观的结果。

通过动态假设和精炼知识来模拟人类智慧，处理不确定性与复杂性。

使用累积的知识和预测来生成明智的决策，从而精炼世界模型并相应地规划行动。

将从游戏经验中获得的智慧应用于做出最佳决策，动态优化复杂场景下的策略。

利用综合知识和创造力生成视觉上明智且语境相关的图像，将文本提示转换为连贯的视觉输出。

意图（P）

与感知到的意图对齐输出，但缺乏明确的意图驱动逻辑。

确保所有过程严格符合预先定义的意图，保持决策的逻辑一致性。

动态地适应和精炼所有过程，以与意图保持一致，并在不确定性下模拟人类的推理和决策。

不断细化世界模型，并将所有流程与提高预测和决策能力的目标保持一致。

不断优化策略，将所有流程与优化游戏玩法和实现最佳结果的目标保持一致。

将所有流程与生成上下文相关且视觉上富有创意的图像的意图对齐，将文本描述转换为连贯且视觉上引人注意图输出。