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DeepSeek 與 ChatGPT：輕鬆的網絡地圖創建

#AI 工具
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。

相關問題與答案

這段視頻展示了什麼？

這段視頻展示了Deep Seek R1模型和ChatGPT recently published的OR3迷你推理模型在生成網絡路線圖方面的能力比較。

視頻中測試的主要任務是什麼？

主要任務是看看這些AI模型如何生成從特定起點到多個目的地的最短步行路徑。

比較的模型是哪些？

比較的模型是Deep Seek R1模型和ChatGPT的OR3迷你推理模型。

視頻中提到的起點和目的地是什麼？

提到的起點是曼徹斯特的EAD體育場，目的地包括曼徹斯特大教堂、Colest Village和Delir Park。

這個測試使用了什麼技術或工具？

該測試使用了開源庫，如OpenStreetMap和NetworkX來生成地圖。

這些模型在任務中面臨了什麼挑戰？

模型在正確地理編碼地址和遇到與庫中的過時功能相關的錯誤方面面臨了挑戰。

視頻對於哪個模型更好得出什麼結論？

視頻得出的結論是，Deep Seek在性能和生成準確網絡地圖所需的手動干預較少的能力方面略優於ChatGPT的迷你模型。

執行視頻中展示的腳本需要什麼？

執行這些腳本需要Python環境，並建議使用Google Colab等工具以便於使用。

觀眾對結果的反應如何？

觀眾被鼓勵分享他們的想法，看看是否公平地將Deep Seek命名為制圖挑戰的獲勝者。

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