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DeepSeek vs ChatGPT: Criação de Mapas de Rede Sem Esforço

#Ferramentas de IA
2025-02-10 12:009 min de leitura

Introdução ao Conteúdo

Neste vídeo, o criador testa as capacidades do modelo Deep Seek R1 e do modelo de raciocínio mini OR3 do ChatGPT para gerar as rotas de caminhada mais curtas a partir de um endereço de partida especificado até vários destinos. O processo envolve um esforço mínimo, focando no uso de modelos de IA para criar um mapa de rotas de rede com apenas alguns cliques. O vídeo sugere que haverá um vencedor claro entre os dois modelos, convidando os espectadores a ver qual deles se sai melhor. O criador utiliza as bibliotecas OpenStreetMap e NetworkX para visualizar os caminhos gerados em um mapa interativo, notando as diferenças nas funcionalidades e saídas. Ao longo do teste, a atenção é chamada para o manuseio da geocodificação por ambos os modelos sem informações de coordenadas prévias. As observações incluem qual modelo fornece resultados superiores enquanto aborda vários desafios enfrentados durante a implementação, sugerindo, em última análise, que o Deep Seek tem uma leve vantagem na geração eficaz dos mapas necessários.

Informações-chave

  • O vídeo demonstra uma comparação entre dois modelos de IA: Deep Seek R1 e ChatGPT OR3 Mini Reasoning Model.
  • O objetivo é gerar os mapas da rota de caminhada mais curta com base em um ponto de partida e vários destinos com mínima entrada do usuário.
  • Os principais destinos mencionados incluem a Catedral de Manchester, a Vila de Colest e o Parque Deliria.
  • Ambos os modelos de IA têm a tarefa de traçar rotas em um mapa usando as bibliotecas OpenStreetMap e NetworkX.
  • O palestrante expressa curiosidade sobre o desempenho de cada modelo, insinuando um vencedor claro com base em suas saídas.
  • Durante a demonstração, cada modelo demonstra reconhecer a necessidade de gerar coordenadas de latitude e longitude a partir de endereços fornecidos.
  • O vídeo aborda problemas potenciais que surgem quando os modelos tentam gerar mapas de rotas, incluindo mensagens de erro relacionadas a atributos faltantes nas bibliotecas.
  • Ao concluir a demonstração, o palestrante observa que o Deep Seek superou o ChatGPT, fornecendo saídas de rota bem definidas com marcadores adicionais.

Análise da Linha do Tempo

Palavras-chave do Conteúdo

Modelo Deep Seek R1

O vídeo testa as habilidades do modelo Deep Seek R1 em comparação ao modelo de raciocínio Mini recentemente publicado pelo Chat GPT, particularmente na geração de um mapa de rotas de rede com o mínimo esforço.

Modelo de Raciocínio Mini do Chat GPT

O vídeo compara o desempenho do modelo de raciocínio Mini do Chat GPT com o Deep Seek R1, focando na geração de rotas de rede com base nas entradas do usuário.

Mapeamento de Rotas de Rede

A tarefa envolve gerar as rotas de caminhada mais curtas entre um ponto de partida especificado e múltiplos destinos, demonstrando como os modelos de IA lidam com dados geográficos.

Comparação de Desempenho de IA

O vídeo destaca as diferenças de desempenho entre dois modelos de IA, concluindo que o Deep Seek tem uma leve vantagem em tarefas de mapeamento de rede.

Mecanismo de Geocodificação

O vídeo discute o uso da geocodificação para converter endereços em pontos de latitude e longitude, o que é crítico para tarefas de mapeamento.

Open Street Map

Os modelos utilizam o Open Street Map para traçar rotas, com uma discussão sobre a flexibilidade de escolher diferentes mapas base para uma melhor representação visual.

Ambiente Python para IA

O palestrante sugere o uso do Google Colab como um ambiente Python amigável para executar os scripts necessários para testar as capacidades da IA.

Tratamento de Erros do Modelo

O vídeo destaca como o Deep Seek lida com erros específicos do modelo e os ajustes necessários para gerar resultados precisos em mapeamento.

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