Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluation of GPT-4o and GPT-4o-mini's Vision Capabilities for Compositional Analysis from Dried Solution Drops

論文の概要: Evaluation of GPT-4o and GPT-4o-mini's Vision Capabilities for Compositional Analysis from Dried Solution Drops

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10587v2
Date: Mon, 27 Jan 2025 23:46:06 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-29 16:39:44.966108
Title: Evaluation of GPT-4o and GPT-4o-mini's Vision Capabilities for Compositional Analysis from Dried Solution Drops
Title（参考訳）: 乾燥液滴の組成分析におけるGPT-4oとGPT-4o-miniの視覚能力の評価
Authors: Deven B. Dangi, Beni B. Dangi, Oliver Steinbock,
Abstract要約: GPT-4oは、塩の57%を正確に分類し、GPT-4o miniを著しく上回った。この研究は、乾燥パターンから塩を確実に識別する汎用AIツールの可能性を浮き彫りにしている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: When microliter drops of salt solutions dry on non-porous surfaces, they form erratic yet characteristic deposit patterns influenced by complex crystallization dynamics and fluid motion. Using OpenAI's image-enabled language models, we analyzed deposits from 12 salts with 200 images per salt and per model. GPT-4o classified 57% of the salts accurately, significantly outperforming random chance and GPT-4o mini. This study underscores the promise of general-use AI tools for reliably identifying salts from their drying patterns.
Abstract（参考訳）: 非多孔質表面で微量の塩溶液が乾くと、複雑な結晶化ダイナミクスと流体運動の影響を受け、不規則だが特徴的な堆積パターンを形成する。 OpenAIのイメージ対応言語モデルを用いて、12の塩と200の塩と1つのモデルから堆積物を分析した。 GPT-4oは、塩の57%を正確に分類し、GPT-4o miniを著しく上回った。この研究は、乾燥パターンから塩を確実に識別する汎用AIツールの可能性を浮き彫りにしている。

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