Ölçüm ve sınırlamalar · 14 Ekim 2026
Sonuçlarımız neyi gösteriyor?
Bir araştırma testindeki başarı, gerçek ilanlardaki başarı garantisi değildir. Güncel kategori kontrolü dahil uçtan uca akış için yeni bir bağımsız test gerekiyor.
Motor ve üç bölüm
Üç bölüm aynı sabit ConvNeXt / ONNX INT8 AI motorunu kullanır. Araba ve konut modlarında ayrıca yerel MobileNetV3 kategori kontrolü ve bölüme uygun çerçeve karşılaştırması bulunur. Bunlar hasar, mülkiyet veya dolandırıcılık modelleri değildir. Kategori kontrolü zayıfsa analiz durur; model çalışmıyorsa başarı sonucu verilmez.
AI eşiği 60; belirsizlik bandı ±10. API skoru kalibre edilmiş olasılık değildir. Yuvarlanan %100 kesinlik anlamına gelmez.
14 Ekim: araç kategori kontrolü
Araba bölümünde mevcut kategori kontrolü belirsiz kaldığında ek bir yerel YOLOX-Nano otomobil kontrolü kullanılabilir. Araç belirgin büyüklükte ve merkezde olmalı; açık kategori uyuşmazlıkları korunur. Bu ek kontrol AI skorunu değiştirmez. Modelin ilk kullanımda indirilmesi ek bekleme yaratabilir; yüklenemezse belirsiz kategori kararı korunur.
Önceden kullanılmamış 50 Stanford Cars araştırma örneğinde kategori kabulü 48/50’den 50/50’ye çıktı. Ayrı 100 yatak odası ve 50 kedi/köpek örneğinde araba kabulü görülmedi. Bunlar küçük yerel kategori kontrolleridir; AI doğruluğu veya gerçek ilan garantisi değildir. Yayıncı etiketleri kullanıldı; eğitim örtüşmesi bilinmiyor.
Konutta tam-kadraj adayı ayrı 100 odada doğru sonuçları 73’ten 75’e çıkardı; gerçek fotoğrafa yanlış AI demesi 8’den 9’a yükseldiği için bu aday yayına alınmadı. Konut AI yöntemi ve eşikler korunuyor.
Model kaynağı: Megvii YOLOX. Kullanıcı fotoğrafları bu kaynağa gönderilmez.
Önceki canlı testler
| Grup | Sonuç | Kapsam |
|---|---|---|
| Genel | 169 / 200 · %84,5 | 100 FLUX/SDXL AI + 100 yayıncı etiketli gerçek; önceki ayrı grubun canlı tekrarı. |
| Araba | 173 / 200 · %86,5 | ProGAN / CNNDetection. 100 AI + 100 AI dışı etiketli. AI dışı grupta oyun/render olabilir. |
| Yatak odası | 150 / 200 · %75 | 100 LSUN gerçek etiketi + 10 üreticiden 100 üretilmiş örnek. Dış cepheyi temsil etmez. |
Belirsizler başarı sayılmadı. Yayıncı etiketleri kullanıldı; kamera kökeni tek tek bağımsız doğrulanmadı. Model eğitim verisiyle örtüşme bilinmiyor. Testler zorunlu kategori kontrolünden önce yapılmıştır.
Yanlış alarmı görünür tutuyoruz
Araba grubundaki 100 AI dışı etiketli örnekte 15 yanlış AI kararı, 4 belirsiz vardı. Yatak odası grubundaki 100 gerçek etiketli örnekte 13 yanlış AI kararı, 2 belirsiz vardı. Bu sayılar mevcut gerçek ilan akışının hata oranı değildir. “AI dışı” kamera fotoğrafıyla eş anlamlı değildir.
Yeni ilan testi nasıl yapılacak?
Fotoğraf kökenini ve kullanım iznini doğrulayan bir manifest; ayrı kamera / AI / render / düzenlenmiş gruplar; sonuca bakmadan belirlenmiş eşikler. Kategori reddi ve teknik hatalar tüm örneklerin paydasında kalır. Sonuçlar bölüm, üretici, çözünürlük ve sıkıştırma düzeyine göre ayrılır. Kalibrasyon yapılmadıkça olasılık iddiası kullanılmaz.
Kaynaklar: CNNDetection, yatak odası araştırması, AI modeli. Araştırma veri lisansları ticari pilot izni yerine geçmez.