AI ラボはペリカンマックスしているか

記事の3ポイント

1. 1

   検証手法と対象モデル

   Dylan Castillo は 8 種類の動物と 6 種類の車両を組み合わせた 48 のプロンプトを 7 つの主要モデルで 3 回ずつ実行し、GPT-5.6 Luna や Gemini 3.1 Flash-Lite を用いて結果を評価した。

2. 2

   ペリカン自転車生成の証拠欠如

   テスト結果から、AI ラボが意図的にペリカンの自転車描写を強化しているという「pelicanmaxxing」の明確な証拠は見つからなかった。

3. 3

   特定モデルのわずかな傾向

   GLM-5.2 が他のモデルに比べてペリカンと自転車の組み合わせでわずかに高いスコアを示したが、その効果は小さく統計的に有意ではないと結論付けられた。