“但是大模型无法获取手感的信息，所以答案不一定准确。”姚工补充道。针对部分工具并不能给出“明确选项”的情况，姚工表示：“有的模型背后是独立的图像模型和文字模型，而有的模型在训练时融合了图像、文本等不同模态的数据，所以训练结果会有不同。只有进行大量的预训练，大模型才能更好地建立起图像信息和语义的联系。”

可可宝藏库5月24日11时许，记者来到了盒马鲜生线下超市买瓜。记者先给西瓜拍照，再在照片上给瓜依次编号，随后将有编号的西瓜照片分别上传至国内的三个AI大模型，并发送请求：“哪个瓜甜，帮我挑一个。”

记者在开瓜后看到，人工选的“6号瓜”果肉鲜艳，瓜薄籽多；AI选的“8号瓜”也不差，白籽相对较多。记者邀请四位同事来聊吃瓜感受，其中两人觉得人工选的瓜更好吃，感觉瓜更新鲜，水分更足；一人更喜欢AI挑的瓜，认为口感更佳。也有受访者表示：“我没有吃出差别。”

AI选瓜到底靠不靠谱？记者采访了武汉一人工智能研发机构的姚工程师。姚工告诉记者：“大模型的图片理解能力可以捕捉到西瓜的颜色、条纹、斑点、疤痕等外观信息，而互联网上的语料中有描述外观与味道之间的关系。大模型结合外观和已有知识可以推断出最好吃的瓜。”

记者发现，只有“通义”一款AI工具给出了“明确选项”——“8号”，理由为“它看起来成熟度较高、形状规整且表皮颜色鲜艳”。其余两款工具均表示，无法判断或确定哪个瓜最甜，但提供了一些选瓜建议。记者在观察完瓜皮后，选择了纹路较清晰的“6号”。