原文摘要

当AI画师们卷出新高度时，人类评审们却在搬砖式打分！传统文生图模型评测方法高度依赖人工标注与主观判断，不仅周期长、成本高，还可能因评审者主观偏好导致结果偏差。

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进一步信息揣测

• AI绘画评测的行业痛点：传统人工评测存在主观偏见、效率低下和成本高的问题，这可能导致优秀模型被低估或商业决策失误，但行业内很少公开讨论具体偏差案例。
• 自动化工具的隐藏优势：EvalMuse这类工具不仅能提升效率，还可能通过标准化评测削弱头部机构（如拥有专业评审团队的实验室）的垄断优势，为中小团队提供公平竞争机会。
• 资源获取的潜规则：阿里云提供的“免费算力资源”通常有隐性限制（如时间配额或机型限制），经验者会提前规划使用时段以避免高峰期的资源抢占。
• 社区运营策略：通过“交作业送礼品”活动，平台实际在低成本获取用户生成的评测数据，这些数据可能被用于优化自身模型或商业化分析，但用户协议中很少明确说明。
• Notebook教程的深层价值：跟随教程操作时，系统可能暗中收集用户的模型偏好、调试习惯等行为数据，这些在隐私条款中常以模糊表述带过。
• 行业竞争内幕：AI绘画领域存在“刷榜”现象（如针对特定评测指标优化模型），自动化评测工具可能被设计为优先适配平台自有模型指标，形成隐性壁垒。
• GPU选择的坑：选择GPU型号时，老手会避开默认选项（如T4），转而选择性价比更高的冷门机型（如V100），但平台通常不会主动提示。