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ai-model text-processing shape-recognition unicode-braille benchmarking experiment

摘要

一个实验测试了纯文本AI模型通过将图像转换为Unicode盲文文本识别形状的能力，实现了略高于随机猜测的准确率，但置信度估计可靠。

Jev能理解基本形状吗？ 某种程度上可以。 Jev是纯文本的，完全没有图像输入。 所以我作弊了。将形状渲染到一个64×64的画布上，进行阈值处理，然后将每2×4像素块打包成一个Unicode盲文字符。图片变成了512个字符的纯文本，Jev可以读取。 然后问它：12选1。 12个中4个正确。随机概率是8%。 所以它确实在读取一些东西（4倍于随机概率），但有三分之二的时间是错的。 好的部分是它知道什么时候：它以0.25的置信度将字母S误认为是圆，然后以0.41的置信度正确识别了字母T。即使在准确性不足的情况下，校准仍然成立。 整个运行：12次调用，每次190毫秒，0.0007美元。
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缓存时间: 2026/09/21 05:23

Jev能理解基本形状吗？ 勉强算可以。

Jev是纯文本模型，完全无法处理图像。

于是我取了个巧：先把形状渲染到64×64画布上，进行二值化处理，再将每2×4像素块打包成一个Unicode盲文字符。最终图片就变成了512个纯文本字符——这样Jev就能“阅读“了。

然后让它回答：12选1的识别任务。 正确率4/12，随机猜测的概率是8%。

这说明它确实识别出了某些特征（正确率是随机猜测的四倍），但三分之二的情况仍会出错。

可贵之处在于它具有置信度校准能力：比如将字母S识别为圆形时仅给出0.25的置信度，而正确识别字母T时置信度达到0.41。即便在准确率不高的情况下，概率校准依然保持有效。

完整测试：12次调用，每次耗时190毫秒，总成本0.0007美元。

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