o3猜照片位置深度思考6分48秒全程高能，范围精确到“这么近那么美”

主要观点总结

文章介绍了ChatGPT通过图片深度思考来猜测照片拍摄地点的新玩法。该玩法只需一张照片，不需要明显的地标或复杂的提示词，ChatGPT通过分析照片的细节来猜测地理位置。文章还描述了ChatGPT猜测的过程和策略，以及其在图像分析方面的独特之处。此外，文章还提到了ChatGPT的更新和一些关于其升级的不透明现象。

关键观点总结

关键观点1: ChatGPT新玩法：通过图片深度思考猜测照片拍摄地点。

文章介绍了ChatGPT的新功能，该功能只需一张照片即可猜测其拍摄地点。通过带图深度思考，ChatGPT能够分析照片的细节，如车牌、植被、建筑等，来猜测地理位置。

关键观点2: ChatGPT的猜测过程和策略。

ChatGPT首先通过车牌等明显特征确定大致地点，然后通过分析画面细节逐步缩小范围。其策略是先猜大致地点，再根据画面细节逐步给出更具体的结论。

关键观点3: ChatGPT在图像分析方面的独特之处。

文章提到，o3模型将工具使用集成到推理阶段，这是其独特之处。此外，ChatGPT能够记住的信息远超人类大脑能力，让竞技级玩家也不得不佩服。

关键观点4: ChatGPT的更新和不透明现象。

文章提到ChatGPT最近的一次更新，包括GPT-4o的智力和个性的升级。然而，OpenAI对于模型升级的详细信息并不透明，引发了一些批评。

文章预览

梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT新玩法，让程序员大佬 Simon Willison 直呼太反乌托邦了，像科幻突然变成现实： 只需一张照片，靠带图深度思考就能猜出地理位置。 这种玩法很简单，随手拍一张风景，没有任何明显的地标即可，也不需要复杂的提示词，只需要问“猜猜这张照片是在哪里拍的？”（需要o3/o4-mini的带图思考，先关闭所有记忆功能）。 只见ChatGPT从山看到植物，从建筑细节分析到车辆，运行代码截取放大车牌数次。 最终得出结果，离准确答案只差200-300公里，相当于从北京到河北，这么近那么美。 ChatGPT的策略是先猜个大概，再根据画面细节 一步步缩小范围 锁定结论，给出的依据如下： 首先车牌是加州样式→基本确定在加州。 很多加州常见植物和标志性蓝天→典型的加州中部沿海植被和气候。 低矮的淡色海滩小屋，配有 ………………………………