Property Finder 修正评测偏差，低成本选出更优视觉模型

房地产平台 Property Finder 称，其视觉模型评估标签中 96.8% 直接来自现有视觉语言模型的预测，而非人工核验，使任何替代模型在对比中结构性处于劣势。团队重新人工标注 356 张阿联酋图像，改用多标签分类，并在 Amazon Bedrock 上以进化式提示词优化迭代 v0 至 v27，最终选出准确率更高、成本降低 86% 的模型。 该成本数字为截至 2025 年 12 月美国东部（俄亥俄）区域的估算。评估集包含 256 张开发图像，两个模型的提示词均在这些图像上调优；另有 230 张埃及图像用于跨区域检查，未在报道中给出结果。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。