Машина заглохла прямо у придорожной АЗС. Заправка под рукой, но без буксировки я не уеду — бензин есть, руки тоже. Интернет доступен, и вначале Google выдал какую-то ерунду про мой автомобиль. Тогда я решил опробовать Qwen, ведь её хвалят за точность распознавания.
Но нейросеть сошлась во мнении с Google: выложив фото и задав вопрос, я услышал, что передо мной электрокар, и ему бензин вовсе не требуется.
Ещё и габариты определены неверно: «ЭСОЧКА», мол, мой автомобиль. В сердцах я принялся доказывать нейросети обратное — тренер меня так учит, не сдаваться при первой неудаче.
Qwen оказалась неотступной: убеждала, что это Тесла и она не потребляет бензин. Ладно, думаю, отойду.
На этот раз Qwen заявила, что на фото — капли дождя. Однако я знал наверняка: это подтёки краски на лакокрасочном покрытии. Сказал ей, что капли твёрдые — и она сразу согласилась, уточнив, что это дефект ЛКП.
Впечатляет, как нейросеть держится в рамках контекста: сначала распознала авто, затем обратила внимание на лакокрасочные «точки».
Кроме того, у Qwen оказался дар психолога — и чутьё на юмор в стиле Джорджа Карлина.
Стоит упомянуть, что я отправлял ту же фотографию в отдельном чате Qwen, и система повторно называла это каплями дождя, хотя источник изображения (дефект ЛКП) однозначно указывает на брак лакового слоя. При этом нейросеть точно уловила, что это часть кузова автомобиля.
Работаю с Qwen уже не первый месяц, и недавно заметил одну новацию: теперь нейросеть детально анализирует участки изображения, увеличивая фрагменты для более точной диагностики. Неделю назад такого не было.
В истории с автомобилем Qwen не уступила ни на шаг. А вот с фото дефекта ЛКП всё сложилось иначе:
После первоначального ответа «капли воды», я уточнил, что речь о твёрдых включениях. И вот какие варианты получила:
- декоративные вставки (бусины, стразы);
- промышленные микросферы;
- биологические объекты (яйца насекомых, споры, высохшая смола).
Нейросеть попросила уточнить контекст: поверхность какого предмета перед ней и размеры «капель». В новом чате она выдвинула гипотезы:
дефект ЛКП, вызванный ржавчиной, попаданием воздуха в краску или испарениями влаги — возможно, сбой в алгоритме.
Снова «пузыри»! Я тестирую не только Qwen, но и DeepSeek, Perplexity, GigaChat — всё, что бесплатно доступно в России без VPN. В целом они решают мои задачи неплохо, поэтому не стремлюсь к платным ChatGPT-подпискам и обходу геоблокировок.
Из этого эксперимента вынес несколько выводов:
- контекст важен даже для фото: лучше дублировать текстовое описание;
- «упрямство» нейросетей растёт — Qwen теперь увереннее отстаивает свою версию.
А о дефекте ЛКП судите сами:
Проверьте это изображение в своём аккаунте Qwen и поделитесь результатами в комментариях — возможно, нейросеть уже адаптировалась и не захочет менять своё мнение.
