DeepSeek против ChatGPT: Легкое создание сетевых карт

#Инструменты ИИ
2025-02-10 12:009 минут

Введение в содержание

В этом видео создатель тестирует возможности модели Deep Seek R1 и мини-умозрительной модели ChatGPT OR3 для генерации кратчайших пеших маршрутов от указанного начального адреса до нескольких пунктов назначения. Процесс требует минимальных усилий, сосредоточив внимание на использовании ИИ-моделей для создания схемы маршрутов с всего лишь несколькими щелчками. Видео намекает на то, что между двумя моделями будет явный победитель, пригласив зрителей увидеть, какая из них работает лучше. Создатель использует библиотеки OpenStreetMap и NetworkX для визуализации сгенерированных путей на интерактивной карте, отмечая различия в функционале и выводах. В ходе теста внимание уделяется тому, как обе модели справляются с геокодированием без предварительной информации о координатах. Наблюдения включают в себя, какая модель предоставляет лучшие результаты, а также решение различных проблем, возникших в процессе реализации, в конечном итоге предполагая, что у Deep Seek есть небольшое преимущество в эффективном создании необходимых карт.

Ключевая информация

  • В видео демонстрируется сравнение между двумя моделями ИИ: Deep Seek R1 и ChatGPT OR3 Mini Reasoning Model.
  • Цель состоит в том, чтобы создать карты кратчайших пеших маршрутов на основе точки старта и нескольких пунктов назначения с минимальным вводом от пользователя.
  • Ключевые направления, упомянутые в статье, включают собор Манчестера, деревню Колест и парк Делирия.
  • Оба модели ИИ должны строить маршруты на карте, используя библиотеки OpenStreetMap и NetworkX.
  • Докладчик выражает любопытство к производительности каждой модели, намекая на явного победителя на основе их выходных данных.
  • Во время демонстрации каждой модели показывают, как она распознает необходимость генерировать широту и долготу из заданных адресов.
  • В видео рассматриваются потенциальные проблемы, которые возникают, когда модели пытаются создавать маршруты, включая сообщения об ошибках, связанные с отсутствующими атрибутами в библиотеках.
  • В конце демонстрации докладчик отметил, что Deep Seek превзошел ChatGPT, предоставив четко определенные маршруты с добавленными маркерами.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

Модель Deep Seek R1

В видео тестируются возможности модели Deep Seek R1 по сравнению с недавно опубликованной моделью мини-рационального мышления Chat GPT, особенно в создании карты маршрута сети с минимальными усилиями.

Модель Мини-Рационального Мышления Chat GPT

В видео сравнивается производительность модели мини-рационального мышления Chat GPT с Deep Seek R1, с акцентом на генерацию маршрутов сети на основе пользовательских вводов.

Картирование Сетевых Маршрутов

Задача включает в себя создание кратчайших пеших маршрутов между указанной начальной точкой и несколькими пунктами назначения, демонстрируя, как модели ИИ обрабатывают географические данные.

Сравнение Производительности ИИ

Видео подчеркивает различия в производительности между двумя моделями ИИ, заключая, что Deep Seek имеет небольшое преимущество в задачах картирования сети.

Механизм Геокодирования

В видео обсуждается использование геокодирования для преобразования адресов в точки широты и долготы, что критически важно для задач картирования.

Open Street Map

Модели используют Open Street Map для построения маршрутов, с обсуждением гибкости выбора различных базовых карт для улучшения визуального представления.

Python Среда для ИИ

Докладчик предлагает использовать Google Colab как удобную среду Python для запуска необходимых скриптов для тестирования возможностей ИИ.

Обработка Ошибок Модели

Видео подчеркивает, как Deep Seek обрабатывает конкретные ошибки модели и необходимые корректировки, необходимые для получения точных результатов в картировании.

Связанные вопросы и ответы

Что демонстрирует видео?

Видео демонстрирует сравнение между возможностями модели Deep Seek R1 и недавно опубликованной мини-моделью рассуждений OR3 от ChatGPT в генерации карты сетевого маршрута.

Какова основная задача, которая тестируется в видео?

Основная задача заключается в том, чтобы увидеть, как эти AI модели могут генерировать самые короткие пешеходные маршруты от конкретной начальной точки до нескольких пунктов назначения.

Какие модели сравниваются?

Сравниваются модели Deep Seek R1 и мини-модель рассуждений OR3 от ChatGPT.

Какие пункты назначения и начальная точка упоминаются в видео?

Начальной точкой упоминается стадион EAD в Манчестере, а пунктами назначения являются Манчестерский собор, деревня Колест и парк Делир.

Какие технологии или инструменты используются в этом тесте?

В тесте используются открытые библиотеки, такие как OpenStreetMap и NetworkX, для генерации карт.

С какими проблемами столкнулись модели во время выполнения задачи?

Модели столкнулись с проблемами точного геокодирования адресов и ошибками, связанными с устаревшими функциями в библиотеках.

Как видео приходит к выводу о том, какая модель лучше?

Видео приходит к выводу, что Deep Seek имеет небольшое преимущество над мини-моделями ChatGPT с точки зрения производительности и способности генерировать точные сетевые карты с меньшим участием человека.

Что необходимо для выполнения скриптов, представленных в видео?

Для выполнения скриптов требуется среда Python, и рекомендуется использовать такие инструменты, как Google Colab, для удобства использования.

Как публика отреагировала на результаты?

Публика призывается поделиться своими мыслями о том, было ли справедливым назвать Deep Seek победителем конкурса по картированию.

Больше рекомендаций видео