AI生成菜单的不应用背后的相同性问题

本期编译精选。

当你第一次发生的时候，你走进咖啡馆，看一个菜单，里面有各种百吉饼三明治，但每个插图看起来都完美无缺，完全对称，你可能认为自己是偏执狂，尽管无法说明原因，却觉得自己错了。

有时候，这些插图是惊人的假象，就像一个卷饼与起司 如此的泡泡和融化，它看起来更像前卫的艺术 比午餐。更常见的是，他们看起来很平凡，当你花一秒钟时间更仔细地看时，你只会发现出错。

“这几乎就像一个试图做披萨的外星人，(Reality Defense本身是销售AI-检测和内容验证工具的越来越多的起步企业类别的一部分——这种业务之所以存在，部分是因为这样的问题。

在纽约市投出一块石头，图片：twitter.com/lLXVkFIFoG

— 玛姬 (@maggiemoda) 2026年8月28日

Lisle说，这些模型的构建方式可以帮助解释为什么插图似乎包含着这样一个特定的美学——一个每个冰激凌的勺子都是完全圆的，而虾似乎被转基因来吃自己的尾巴，从而产生了新的“洛夫克力克食品恐怖”.

大型语言模型(LLMs)和传播模型——使ChatGPT和Midjourney等似乎无所不在的聊天机器人和图像生成器成为可能的各种AI模型——都接受了大量数据的培训。这些模型然后在数据集中识别出模式，以预测当用户问到“给我做汉堡餐厅的菜单”时，他们正在寻找什么。

（编译自 TechCrunch；原文