Xiaomeng Li

研究发现：大语言模型在个体餐食能量估算方面存在困难

一项新研究评估了八个通用大语言模型在受控喂养试验中从餐食照片估算能量摄入的能力。研究发现，虽然一些模型显示出较低的平均误差，但其个体估算值差异很大。值得注意的是，使用餐前和餐后照片对大多数模型来说，其准确性并未显著优于仅使用餐前照片，并且蛋白质摄入量一直被低估。研究结果表明，尽管大语言模型功能强大，但它们尚未达到足以取代人类营养师进行精确饮食评估的可靠性。