На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Газета.ру

8 612 подписчиков

Свежие комментарии

  • Олег Поветьев
    Где мододые?Продюсер Дворцов:...
  • Вера смелых
    А неча этим главнюкам к этому рыжему бегемота шляться!               Вон юаровский Дихлофоса важно так к Просроченном...WSJ: на встрече в...
  • Акимова Татьяна
    Где родился, там и пригодился!Государству нужно развивать областные города и сельскую местность.Вот тогда никто никуд...Миронов считает н...

Журналисты в рамках эксперимента доверили выбор спелого арбуза нейросети

Редакция Hi-Tech Mail.ru с помощью трех популярных нейросетей попыталась оценить спелость арбузов по фотографиям, а затем протестировала выбранные образцы на вкус.

В эксперименте использовались ChatGPT 4.0, Claude 3.5 и Google Gemini. Каждой из них было показано фото прилавка с 18 арбузами и дан одинаковый запрос на определение спелости каждого арбуза.

ChatGPT выбрал арбуз под номером 5, также отметив номера 2, 3, 9 и 12. Claude предпочел арбуз под номером 6 и выделил номера 3, 9, 11 и 12. Google Gemini запросила более детальные фотографии, но указала, что номер 5 выглядит лучше других.

Редактор Hi-Tech Mail приобрел арбузы под номерами 5 и 6 для их оценки. Также был выбран арбуз номер 15 по традиционным методам и совету продавца. Все три арбуза оказались спелыми и сладкими, хотя и не слишком сахарными.

Корка арбуза под номером 5 была толще, чем у других, а самая тонкая корка оказалась у арбуза номер 15. Мякоть всех арбузов была ярко-красной без белых прожилок, что свидетельствует об отсутствии нитратов. Семена у всех арбузов были черными и равномерно распределены по мякоти.

Эксперимент показал, что нейросети могут конкурировать с традиционными методами выбора арбуза благодаря высокой способности анализировать визуальные данные. Однако полностью полагаться на ИИ пока рано, и традиционные методы проверки все еще остаются актуальными.

 

Ссылка на первоисточник
наверх