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新的CALIPER基准揭示了AI物理理解能力的局限性
研究人员开发了一个名为CALIPER的新基准，以更准确地评估预训练视觉模型的物理推理能力。使用干净、静态场景的传统方法未能区分真正理解物理的模型和仅仅依赖视觉线索的模型。CALIPER引入了一个更具挑战性的测试，模型必须预测物体被击中后的滑动距离，即使在信息不完整或校准数据被交换的情况下，也揭示了显著的性能差异。
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AI或可助选区划分摆脱政治化，用户建议
一位Mastodon用户建议，AI可用于创建无政治色彩的选区划分图，并认为这是该技术少数可接受的应用之一。该用户还提议废除选举人团制度，并为每一张投出的选票实施全州范围的抽签，以提高民主参与度。这一想法是与一篇关于AI和GIS如何革新公平选区划分的博文链接一同分享的。