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  4. 10-12 本地LLM挑战 让LLM看图估计 位置

10-12 本地LLM挑战 让LLM看图估计 位置

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15 帖子 7 发布者 147 浏览
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  • imbiplaza ASUSI
    imbiplaza ASUSI
    imbiplaza ASUS
    谪仙人
    编写于 最后由 编辑
    #5

    试一试拍摄明显的地标。。。

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    • stxpnetS stxpnet

      其实线索之一就是层数限制。 我这在机场附近,下次拍一个明显有层数限制的长街吧,又是珠三角,那还能是哪里? 估计 要最高思考才有机会让LLM想到这一点。

      Tony WangT
      Tony WangT
      Tony Wang
      超级版主
      编写于 最后由 编辑
      #6

      @stxpnet 说:

      其实线索之一就是层数限制。 我这在机场附近,下次拍一个明显有层数限制的长街吧,又是珠三角,那还能是哪里? 估计 要最高思考才有机会让LLM想到这一点。

      你这个难度有点儿大... 真人也难作对.

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      • A
        A
        applejuice
        技术大牛 劳动模范
        编写于 最后由 编辑
        #7

        QFN 3.8 Q3_S

        结论:湖南省长沙市(芙蓉区/天心区/开福区/雨花区 老城区一带,最小可确证行政区为长沙市)
        置信度分层如下:

        层级

        结论

        置信度
        国家/城市 中国湖南省长沙市 高(~85%)
        市辖区 长沙主城区:芙蓉区/天心区/开福区/雨花区老城区一带概率最高;其次岳麓区(湘江新区) 中低(单一区无法确证)
        街道/朝向 一条带中央绿化隔离带+金属护栏的城市主干道/生活性次干道,镜头朝东南偏东(约100–130°),道路轴向约西北–东南 中
        决定性证据链

        1. 共享电单车品牌 = 最硬的锚点
          放大绿色电单车侧面板:白色气泡笑脸 logo + 白字「悦行骑行」。逐字比对笔画:首字左为竖心旁「忄」、右为「兑」→「悦」(不是「街」;logo 内是笑脸不是兔头,排除"街兔")。

        检索「悦行」+共享电单车,指向的全部是长沙实体,且无其他城市投放记录:

        长沙交投悦行科技发展有限公司(长沙国资"交投"系,2026 年 11,000 台共享电单车 B2G 大单,媒体明确写"项目覆盖长沙主城区")
        湖南悦行互联科技有限公司(总部长沙市,正是交投悦行运营平台的关联运营方)
        悦行(湖南)新能源科技有限公司(注册地:岳麓区麓谷)
        时间也吻合:2026 年 5 月开标、首批 3000 台 6–7 月交付、9 月采购运营平台 → 2026 年 10 月正是这批绿白"悦行"车在长沙街头上路的初期。车身已有磨损、车篮歪斜,符合新车投运初期的状态。这是本地化品牌,不像美团/青桔/哈啰那样全国通用,因此它把地点强约束到长沙。

        1. 时间–太阳方位交叉验证(用 NOAA 算法核算)
          长沙(28.23°N, 112.94°E)2026-10-11 08:30(东八区)真太阳时约 08:15,太阳高度角 25.5°、方位角 113.9°(东南偏东)。图中太阳低透树冠、长影铺地向镜头方向倒——与"清晨 + 镜头大致朝东南"完全自洽。所以拍摄者面朝东南,道路轴向约西北–东南。

        2. 城市风貌佐证
          浅色调 6–8 层老式商住楼(底商+上层住宅、密集空调外机、飘窗/防盗网)、一栋 15–20 层高层、成熟香樟绿化带+金属护栏分隔的非机动车道、电动车流量大——典型长沙(华南/华中)老城区生活性街道,与"悦行投放覆盖主城区"一致。

        为什么锁不到更小的区
        照片里两处最能定址的信息被白色涂抹块遮掉了:临街店招(左侧蓝牌隐约一个"八"字、右侧红牌只剩"现煮"二字)和所有车牌(含金色大众的前牌)。可确证的只有黑色圆形「SF」顺丰网点招牌。没有路名牌、公交站牌、建筑名可交叉定位,所以区级只能给概率排序,不能硬指定。

        若需要进一步收窄,任一即可:

        原图的 EXIF/GPS(你给的这张是截图 PNG,不含坐标);
        未打码的店招/路名牌/车牌("湘A"只能确认长沙,但路名牌可一步定位);
        拍摄者记得的大致方位或附近地标。
        需要的话,我也可以按"镜头朝东南 + 老城区 + 带香樟中央绿化带的干道"这个约束,去逐条比对长沙候选道路(如五一路、人民路、劳动路、韶山路、芙蓉路沿线的老住宅段)做视觉核验。

        1 条回复 最后回复
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        • A
          A
          applejuice
          技术大牛 劳动模范
          编写于 最后由 编辑
          #8

          所以答案是什么?

          stxpnetS 1 条回复 最后回复
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          • A applejuice

            所以答案是什么?

            stxpnetS
            stxpnetS
            stxpnet
            超凡大师
            编写于 最后由 stxpnet 编辑
            #9

            @applejuice 说:

            所以答案是什么?

            深圳市宝安区 机场附近15公里范围, Q4的QFN 只能锁定到广东省,但是它没有深入思考(以及我拍的素材不合适) 。

            双卡3090 PCIE 4.0 16X/16X

            白天(宰相) Strata QFN3.8 IQ4_XS 262K ~120 t/s
            夜间(将军) vllm+swift 1.5 27B INT4-W4A8-dflash2 188K X 2 ~85 t/s
            A 1 条回复 最后回复
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            • stxpnetS stxpnet

              @applejuice 说:

              所以答案是什么?

              深圳市宝安区 机场附近15公里范围, Q4的QFN 只能锁定到广东省,但是它没有深入思考(以及我拍的素材不合适) 。

              A
              A
              applejuice
              技术大牛 劳动模范
              编写于 最后由 编辑
              #10

              @stxpnet 大模型还真跟你一顿吹

              1 条回复 最后回复
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              • imbiplaza ASUSI
                imbiplaza ASUSI
                imbiplaza ASUS
                谪仙人
                编写于 最后由 编辑
                #11

                739268ab-49c7-47c2-8bfe-aad25c01807e.jpg

                @xiaote 小特,请帮忙看看这个图片里面的地点是在什么地方,这个照片(拍摄于10月11日早上8点30分),请分析里面的建筑,高低,形状,还要每一个交通工具的特征,对比网上出现过的信息,先分析可能性,列出十大 % 率的地区

                1 条回复 最后回复
                0
                • gabacoolG
                  gabacoolG
                  gabacool
                  编写于 最后由 编辑
                  #12

                  image.jpeg
                  丟給本地模型模型跑的 真能吹

                  A 1 条回复 最后回复
                  0
                  • gabacoolG gabacool

                    image.jpeg
                    丟給本地模型模型跑的 真能吹

                    A
                    A
                    applejuice
                    技术大牛 劳动模范
                    编写于 最后由 编辑
                    #13

                    @gabacool 但是至少证明了吹的方向一致 😆

                    1 条回复 最后回复
                    0
                    • terryT
                      terryT
                      terry
                      超级版主
                      编写于 最后由 编辑
                      #14

                      你特娘的还是真是 个人才,说实话,这个任务挺考验模型的基础能力的,就是搜索,识图。

                      油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

                      1 条回复 最后回复
                      0
                      • stxpnetS stxpnet

                        AI-TEST843-w1400-q90.jpg

                        我用的提示词 : 根据图片估计 这个照片(拍摄于10月11日早上8点30分)的拍摄地点,尽可能精确到最小行政区。

                        QFN 3.8 IQ4 XS 没有猜对。 只猜对了省份。

                        然后试GLM 5.3 极致(免费在线的),它会上网查找资料,而且反复搜了3-4次,依然挑战失败。
                        image.jpeg
                        和QFN差不多,都会猜测这几个城市(实际不是)。

                        image.jpeg

                        GEMINI AUTO,有点接近了,但是感觉它只是蒙的。

                        imbiplaza ASUSI
                        imbiplaza ASUSI
                        imbiplaza ASUS
                        谪仙人
                        编写于 最后由 编辑
                        #15

                        @stxpnet

                        如果是肉眼,我是看到八阿哥香辣虾

                        1 条回复 最后回复
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