DeepSeek 與 ChatGPT：輕鬆的網絡地圖創建
2025-02-10 12:004 分鐘 閱讀
內容介紹
在這段視頻中，創作者測試了Deep Seek R1模型和ChatGPT的OR3迷你推理模型，以生成從指定起始地址到多個目的地的最短步行路線。 這個過程涉及最小的努力，專注於利用AI模型僅需幾次點擊創建一個網絡路由地圖。 視頻暗示這兩個模型之間會有一個明顯的勝者，邀請觀眾看看哪個表現更好。 創作者使用OpenStreetMap和NetworkX庫在互動地圖上可視化生成的路徑，並指出功能和輸出上的差異。 在整個測試中，注意力集中在兩個模型處理地理編碼的能力上，且沒有先前的坐標信息。 觀察中包括哪個模型提供了更優越的結果，同時解決了在實施過程中面臨的各種挑戰，最終建議Deep Seek在有效生成所需地圖方面稍具優勢。關鍵信息
- 視頻展示了兩個人工智慧模型之間的比較：Deep Seek R1 和 ChatGPT OR3 Mini 推理模型。
- 目標是基於起點和多個目的地生成最短步行路線圖，且用戶輸入最小。
- 提到的主要目的地包括曼徹斯特大教堂、科萊斯特村和德利里亞公園。
- 這兩個人工智慧模型的任務是使用OpenStreetMap和NetworkX庫在地圖上規劃路線。
- 講者表達了對每個模型表現的好奇，暗示根據它們的輸出有一個明顯的勝利者。
- 在示範過程中，每個模型都展現出能夠識別從給定地址生成經緯度坐標的需求。
- 這段視頻涵蓋了當模型試圖生成路線圖時可能出現的問題，包括與庫中缺失屬性相關的錯誤信息。
- 在演示結束時，講者指出 Deep Seek 的表現優於 ChatGPT，提供了充分定義的路徑輸出，並增加了標記。
時間軸分析
內容關鍵字
Deep Seek R1 模型
這段影片測試了 Deep Seek R1 模型與 Chat GPT 最近發布的 Mini 推理模型的能力，特別是在生成網路路徑圖方面所需的最小努力。
Chat GPT Mini 推理模型
這段影片比較了 Chat GPT 的 Mini 推理模型與 Deep Seek R1 的性能，重點是根據用戶輸入生成網路路徑。
網路路徑映射
這項任務涉及生成從指定起點到多個目的地的最短步行路線，展示了 AI 模型如何處理地理數據。
AI 性能比較
這段影片突出了兩個 AI 模型之間性能的差異，並得出結論：Deep Seek 在網路映射任務中略具優勢。
地理編碼機制
這段影片討論了使用地理編碼將地址轉換為緯度和經度點的重要性，這對於映射任務至關重要。
開放街圖
這些模型利用開放街圖來繪製路線，並討論了選擇不同基底地圖以增強視覺表示的靈活性。
AI 的 Python 環境
演講者建議使用 Google Colab 作為用戶友好的 Python 環境，以運行必要的腳本來測試 AI 的能力。
模型錯誤處理
這段影片強調了 Deep Seek 如何處理特定的模型錯誤以及生成準確映射結果所需的調整。
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