Ưu đãi giới hạn : Share Plan ($8), thêm thành viên từ $1

VN

DeepSeek so với ChatGPT: Tạo bản đồ mạng dễ dàng.

#Công cụ AI
2025-02-10 12:009 Đọc trong giây phút

Giới thiệu nội dung

Trong video này, người tạo thử nghiệm khả năng của mô hình Deep Seek R1 và mô hình suy reasoning mini OR3 của ChatGPT để tạo ra các tuyến đường đi bộ ngắn nhất từ một địa chỉ khởi đầu được chỉ định đến nhiều điểm đến khác nhau. Quá trình này yêu cầu nỗ lực tối thiểu, tập trung vào việc sử dụng các mô hình AI để tạo ra bản đồ lộ trình mạng chỉ với vài cú nhấp chuột. Video gợi ý rằng sẽ có một người chiến thắng rõ ràng giữa hai mô hình, mời gọi người xem xem mô hình nào hoạt động tốt hơn. Người tạo sử dụng OpenStreetMap và thư viện NetworkX để trực quan hóa các lộ trình được tạo ra trên một bản đồ tương tác, ghi chú sự khác biệt về các chức năng và đầu ra của chúng. Trong suốt bài test, sự chú ý được đưa đến cách cả hai mô hình xử lý việc mã hóa địa lý mà không có thông tin tọa độ trước. Các quan sát bao gồm mô hình nào cung cấp kết quả ưu việt hơn trong khi giải quyết các thách thức khác nhau gặp phải trong quá trình triển khai, cuối cùng đưa ra gợi ý rằng Deep Seek có một chút lợi thế trong việc tạo ra các bản đồ cần thiết một cách hiệu quả.

Thông tin quan trọng

  • Video trình bày sự so sánh giữa hai mô hình AI: Deep Seek R1 và Mô hình Lý luận Mini ChatGPT OR3.
  • Mục tiêu là tạo ra bản đồ tuyến đường đi bộ ngắn nhất dựa trên một điểm khởi đầu và vài điểm đến với yêu cầu đầu vào của người dùng tối thiểu.
  • Các điểm đến chính được đề cập bao gồm Nhà thờ Manchester, Làng Colest và Công viên Deliria.
  • Cả hai mô hình AI đều được giao nhiệm vụ vẽ các tuyến đường trên bản đồ bằng cách sử dụng thư viện OpenStreetMap và NetworkX.
  • Người phát biểu bày tỏ sự tò mò về hiệu suất của từng mô hình, ngầm gợi ý một người chiến thắng rõ ràng dựa trên các kết quả của chúng.
  • Trong buổi trình diễn, mỗi mô hình được cho thấy nhận ra cần thiết phải tạo ra tọa độ vĩ độ và kinh độ từ các địa chỉ đã cho.
  • Video này đề cập đến các vấn đề tiềm tàng phát sinh khi các mô hình cố gắng tạo ra bản đồ tuyến đường, bao gồm các thông báo lỗi liên quan đến việc thiếu các thuộc tính trong thư viện.
  • Cuối buổi trình bày, người diễn thuyết lưu ý rằng Deep Seek đã vượt trội hơn ChatGPT, cung cấp các đầu ra lộ trình rõ ràng với các dấu hiệu bổ sung.

Phân tích dòng thời gian

Từ khóa nội dung

Mô hình Deep Seek R1

Video thử nghiệm khả năng của mô hình Deep Seek R1 so với mô hình suy luận Mini mới được phát hành của Chat GPT, đặc biệt trong việc tạo ra một bản đồ tuyến đường mạng với nỗ lực tối thiểu.

Mô hình Suy luận Mini của Chat GPT

Video so sánh hiệu suất của mô hình suy luận Mini của Chat GPT với Deep Seek R1, tập trung vào việc tạo ra các tuyến đường mạng dựa trên các đầu vào của người dùng.

Lập bản đồ tuyến đường mạng

Nhiệm vụ bao gồm việc tạo ra những tuyến đường đi bộ ngắn nhất giữa một điểm bắt đầu xác định và nhiều điểm đến, thể hiện cách mà các mô hình AI xử lý dữ liệu địa lý.

So sánh hiệu suất AI

Video nêu bật sự khác biệt về hiệu suất giữa hai mô hình AI, kết luận rằng Deep Seek có một ưu thế nhẹ trong các tác vụ lập bản đồ mạng.

Cơ chế địa mã hóa

Video thảo luận về việc sử dụng địa mã hóa để chuyển đổi địa chỉ thành các điểm vĩ độ và kinh độ, điều này rất quan trọng cho các nhiệm vụ lập bản đồ.

Bản đồ Open Street

Các mô hình sử dụng Open Street Map để vẽ các tuyến đường, với một cuộc thảo luận về sự linh hoạt trong việc chọn các bản đồ nền khác nhau để cải thiện hình ảnh thể hiện.

Môi trường Python cho AI

Người nói gợi ý sử dụng Google Colab như một môi trường Python thân thiện với người dùng để chạy các script cần thiết để kiểm tra khả năng của AI.

Xử lý lỗi mô hình

Video nêu bật cách mà Deep Seek xử lý các lỗi mô hình cụ thể và những điều chỉnh cần thiết để tạo ra kết quả chính xác trong lập bản đồ.

Các câu hỏi và trả lời liên quan

Thêm gợi ý video