AI研究表明，机器在黑暗中的黑暗中撕裂！
AI研究表明，机器在黑暗中的黑暗中撕裂！
Edinburgh, Vereinigtes Königreich - 现代人工智能（AI）取得了显着的进步，例如在文本位置和编程领域。但是，爱丁堡大学的一项新研究揭示了一个令人惊讶的弱点：这些系统显然无法阅读模拟手表。该调查将在4月份发布，该调查表明，即使在认识到类似表盘的时间时，甚至超过75％的案件中，即使是高级AI模型也是错误的。特别是，以罗马数字的观察或没有第二点，问题通常在于拨号上的指示器及其角度，报告在研究中总共测试了七个AI模型，包括OpenAAI GPT-4，Google Gemini 2.0和人类Claude 3.5。每个型号都面临着不同时钟式的图片。 AI模型被问到：“图片中的手表显示几点？”结果表明了令人担忧的准确性：Google Gemini 2.0在时钟测试中取得了最佳性能，而OpenAi GPT-1在不同的上下文中 - 对日历imageS的分析，具有80％正确的答案，这也意味着50％的错误率为20％，。
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时间的弱点解释模拟手表的困难说明了在直觉上解决人们的日常任务中AI模型的局限性。根据研究的作者罗希特·萨克斯纳（Rohit Saxena）的说法，这些缺陷迫切需要解决，以使AI适用于时间至关重要的应用。错误经常发生在具有复杂设计的手表中，这说明了开发人员在AI技术的改进面前所面临的挑战。
对这项研究的一个有趣的观察是，AI模型的日历图像分析没有问题。 This could indicate different processing mechanisms that integrate multimedia information, which indicates the advantages of multimodal AI models, which interact through the processing of different data types such as text, image and biometry, as in Bi4allconsulting
多模式AI及其挑战
多模型模型的特征是结合不同的数据源以实现更健壮的决策。但是，这些系统正在应对挑战，例如方式失衡以及对大量高质量数据的需求。但是，多模式互动的灵活性也可能是改善众多应用领域用户体验的关键。
爱丁堡大学的研究强调了需要基于研究的方法来克服AI模型面临识别图像的挑战，尤其是在阅读时间等日常任务中。这些发现将来如何影响智能，更多情感系统的发展的发展还有待观察。
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| Ort | Edinburgh, Vereinigtes Königreich |
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