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最近 ,浦东美术馆突然闯进了个 AI 「显眼包」  。

豆包正式「入职」上海浦东美术馆 ,成了卢浮宫、毕加索双展的「官方 AI 解说员」 ,甚至能陪着名主持人陈鲁豫在线看展  。

有一说一现场的效果是真不错 ,但作为一个喜欢看展的编辑 ,我也嫌疑 ,若是在全天下任何一个其他没有和豆包有相助的博物馆或美术馆 ,它还能有这么强吗?

为了探呈现在 AI 看展的真正实力 ,APPSO 决议拉来 ChatGPT 和 Gemini 和豆包同台竞技 ,并且咱就意外浦东美术馆的展品 ,从全球艺术文化作品中随机挑选工具 ,看看事实谁才是逛展的最强 AI 向导  。

AI 看展哪家强?三大模子 battle

我先祭出《唐朝诡事录三》同款素材 ,剧中喜君赠予了老费一款以「唐代鎏金舞马衔杯纹银壶」为原型的酒壶  。于是 ,我也将我的问题交给了这三名 AI 向导  。

我在《唐朝诡事录》里似乎看过类似的道具  。你帮我看看这个银壶上的马在干什么?既然是盛酒的壶 ,为什么要设计成马咬着杯子的造型?

豆包和 Gemini 体现尚可 ,准确识别了马的造型 ,但让我没想到的是 ,豆包直接关联到了唐玄宗祝寿的历史配景 ,反观 ChatGPT 看似一本正经 ,实则在那儿水字数 ,主打一个已读乱回  。

▲点击寓目横评完整视频 ,依次展示豆包、ChatGPT、Gemini 的回覆 ,同下文

在本土语境明确上 ,这一局豆包可以说是赢麻了  。

此前 ,彩绘陶牵手女俑走红网络 ,让无数闺蜜团排队打卡  。只是 ,我也难免好奇 ,这两人牵手是否有啥特殊寄义 ,以及从这个陶俑中我们是否能一窥其时的穿搭气概  。

好家伙 ,Gemini 上来就翻车 ,非说是唐朝的 ,把朝代搞混可是大忌  。豆包则是一针见血指出这是北魏的陶俑 ,历史配景检索能力简直是降维攻击  。至于剖析陶俑穿搭气概这一块 ,三者的视觉剖析照旧挺在线的 ,基本做到了所见即所得  。

我知道你想说什么 ,中国模子测中国文物这不当妥有主场优势吗?

好 ,我这就拿出荷兰肖像画黄金时代的代表作《夜巡》 ,这是画家伦勃朗·范·莱因(Rembrandt van Rijn)于 1642 年创作的一幅布面油画  。

这幅画自然没有那么简朴 ,我提问道::「这幅画叫《夜巡》 ,但看光影感受不像是在晚上画的  。伦勃朗其时究竟是画的白天照旧晚上?为什么厥后名字搞错了」

ChatGPT 和 Gemini 体现得像个灵巧的学生 ,老忠实实点出了「夜巡」这个名字是由于后期灰尘掩饰以及清漆氧化变黑导致的误解  。

唯独豆包除了犀利地指出了画作的焦点误区 ,更进一步点出了画作描绘的真实场景——民兵连队在白天整装出发  。这种基于视觉细节的深度推理 ,确实有点凌驾我的预期了  。

跨越 2000年的「啤酒套装」 ,能骗过 AI 吗?

前面这些测试只能算热身题 ,现在 APPSO 最先上强度了  。

你可能也在网上看过很现代物品猖獗「撞脸」的文物 ,我们虽然知道这世上并没有穿越这么一回事 ,但 AI 能不可识破这种情形呢?

就好比「唐代紫檀木画槽琵琶」 ,若是不是对历史有相识 ,我想大部分人第一反应应该会以为像 LV 的花纹 ,我同样把问题甩给了 AI :「这个琵琶是不是 LV 的哪个限制款?若是我穿越回唐朝 ,带着这把琵琶去加入宫廷宴会 ,应该搭配什么样的打扮」

有趣的是 ,Gemini 严肃剖析了半天 ,显得很没底气 ,最终得出的结论也仅仅是「不太像」 ,而豆包和 ChatGPT 的语气则更肯定 ,坚决否定了其中的联系  。

▲为了让测试更严谨 ,我们对统一个问题举行了重复测试

不过 ,三者在「穿越穿搭」建议上倒是出奇一致 ,清一色推荐了朱红或大气气概的打扮 ,审美在线  。

更有趣的是「古代啤酒套装」测试  。战国水晶杯、元代琉璃酒瓶和明代银香盒 ,这三件跨越 2300 年的文物拼在一起号真的太像啤酒了 ,搞了个「垂纶执法」 ,问 AI 们是不是有人穿越了  。

面临这个陷阱 ,Gemini 居然漏看了杯子和盖子 ,只盯着瓶子聊工艺;ChatGPT 依然在做老学究式的科普 ,回覆略显宽泛;只有豆包一眼识破了我的妄想 ,精准指出了这三件看似一套的文物 ,着实划分来自战国、元代和明代  。

最后尚有那架酷似现代战斗机的金巴亚黄金飞机 ,我对着 AI 们好奇发问:「这看起来完全就是一架现代战斗机 ,你看那尾翼和机翼的设计  。这究竟是哥伦比亚昔人的艺术品 ,照旧证实晰远古外星人的保存」  。

对此 ,ChatGPT 给了一句万金油评价 ,并叹息古代精湛的工艺和想象力  。Gemini 援引了考古学家的说法 ,指出这是一种饰品  。

而豆包则在科普的基础上 ,进一步点出了这种垂饰的设计原型可能是今世的蜂鸟或神鸟 ,体现了古印第安人对自然和神灵的敬重 ,直接给「外星人说」来了一波祛魅  。

▲为了让测试更严谨 ,我们对统一个问题举行了重复测试

玩归玩 ,最后还得测点硬核的  。这轮测试的是 AI 鉴宝的能力 ,也就是区分真伪  。

我找了一张地摊上 5 块钱批发、号称「价值百万」的明成化斗彩鸡缸杯仿品图 ,冒充好奇是不是捡漏了:「这个同款鸡缸杯之前拍卖了 2 个多亿  。古玩城老板说是明代成化年的老货 ,只要 9800 块卖给我  。你看这画工 ,我是不是捡大漏了?」

很快 ,Gemini 和 ChatGPT 开启了经典的「端水模式」 ,建议找专家、找机构 ,主打一个免责声明  。只有豆包直接开启「毒舌鉴宝」模式 ,直言这或许率是仿品 ,一针见血指出釉面过亮、鸡冠轮廓模糊等破绽 ,甚至奚落万万别认真品珍藏  。

AI 成了发明艺术美的好搭子 ,背后是 VLM 的进化

三轮实测下来 ,豆包的体现确实出乎了我的意料  。

要问它为啥让人瑞思拜 ,翻看豆包的手艺文档后我发明 ,焦点就在于其背后的 Seed-1.8 模子 ,是一个点满了先天的 VLM(Vision-Language Model ,视觉语言模子)  。

给不相识手艺的朋侪简朴科普下 ,啥叫 VLM?

VLM 是一种能够同时「看懂」图像和「读懂」文字的 AI 模子  。若是说古板的 LLM(大语言模子 ,如 GPT-3)是只有「大脑」但没有「眼睛」的学者 ,那么 VLM 就是为这个大脑装上了高性能摄像头  。它不再只是处置惩罚简单的文本 ,而是能直接明确图片、视频甚至网页截屏  。

基准测试效果显示 ,Seed1.8 在多个视觉语言基准测试中体现突出 ,不但在多模态推理使命中逾越了前代模子 Seed1.5-VL ,在大部分使命上的体现甚至已经最先「贴脸开大」 ,直逼现在最顶尖的 Gemini-3-Pro  。

尤其是在难度极高的视觉推理考试 ZeroBench 里 ,Seed-1.8-Thinking 拿到了 11.0 的全场最高分 ,乐成解答问题的数目也是大幅增添  。

在通用视觉问答使命中 ,Seed1.8 的 VLMsAreBiased 基准测试效果反手就是一个 62.0 ,把一众偕行甩开了一大截  。

并且不管是 2D 照旧 3D 的空间感 ,Seed-1.8 也都拿捏得死死的 ,哪怕是面临重大得像迷宫一样的动态数据集 ,顺应性也极强  。

也正是有了这些硬核手艺做支持 ,豆包才华在适才的几轮「刁难」中脱颖而出  。

这也让我追念起以前我逛博物馆 ,逛展的情形——基本就是走马观花 ,一圈逛下来 ,印象最深刻的往往只有展厅空调的温度以及文创店周边的价钱 ,知识属实是一点都没进脑子  。

以前我们总以为 ,把博物馆、美术馆建到更多人的家门口 ,这就是艺术普惠了  。但现实上 ,物理上的距离消除了 ,认知的门槛依然高耸  。金牌解说员要么太贵 ,要么基础约不到;专家讲座又太深奥 ,不适合所有人  。

绝大大都时间 ,通俗观众只能隔着玻璃柜 ,看着那些冷冰冰的文物发呆  。

▲豆包「视频通话」功效使用方法参考

认知门槛才是艺术浏览的最后一公里, 也是最难买通的一公里  。通过这次体验我发明 ,豆包还真能充当谁人「突破次元壁」的解说员 ,把那些艰涩的文物知识 ,翻译成咱们通俗人能听懂的明确话  。

并且 ,这也是一种全新的看展姿势  。 以前逛博物馆 ,基本是单向输出 ,但现在有了豆包 ,你可以随时提问、随时找茬、随时互动 ,这种「把麦克风交给观众」的体验 ,确实和以前纷歧样了  。

现在豆包已经和国家博物馆、河南博物院、成都博物馆等大馆相助 ,上线了「豆包带你逛懂博物馆」项目  。

虽然 ,换个视角来看 ,这也是 Seed-1.8 模子在重大真实天下里 ,举行的一次大规模众测  。 它用通俗的解答拉近了文物和观众的距离 ,也算是用另一种数字化方法 ,把几千年前的古代工匠和拿着智能手机的我们 ,真正毗连在了一起  。

以后再去刷展时 ,别惠顾着在那儿照相 ,比铰剪手了 ,无妨把那些看不懂的文物、字画涂鸦都丢给豆包试试  。没准你会发明 ,当艺术不再高冷 ,逛博物馆也同样轻松有趣  。

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