AyniCam
Cách tài liệu AyniCam phân biệt dữ kiện thực tế với các thử nghiệm
Hiểu rõ bằng chứng đằng sau tài liệu của AyniCam: hồ sơ phát hành, chụp bằng trình mô phỏng, kiểm tra thiết bị và giới hạn của từng loại bằng chứng.
Bốn loại bằng chứng
Mô tả App Store đã xuất bản sẽ xác định nội dung mà bản phát hành quảng cáo. Việc so khớp các bản ghi bản phát hành-bản phát hành sẽ thiết lập cấu hình và cách triển khai được ghi lại. Ảnh chụp mô phỏng hiển thị giao diện trong các điều kiện được tiết lộ. Kiểm tra thiết bị vật lý sẽ đo lường một thiết bị và tình huống cụ thể. Không nên âm thầm thay thế cái nào bằng cái khác. Kiểm tra bản phát hành được ghi lại, phân biệt hành vi phát hiện được hỗ trợ với độ chính xác đo được và xem xét phạm vi của các khiếu nại về quyền riêng tư của máy ảnh và mạng.
Nội dung được xác minh trong tài liệu này
Cơ sở tài liệu ghi âm là phiên bản 2.0 bản dựng 6. Thông tin phát hành công khai, siêu dữ liệu App Store hiện tại và dấu vân tay nguồn ghi trùng khớp hỗ trợ cấu hình clip được mô tả. Kiểm tra phần mềm hiện có hỗ trợ các bản sửa lỗi phát hành cụ thể. Những bước kiểm tra này không thiết lập tỷ lệ phần trăm độ chính xác khi phát hiện đường, thời lượng pin, độ bền nhiệt hoặc hành vi trên mọi iPhone.
Hình ảnh mô phỏng và sơ đồ minh họa
Ảnh chụp được gắn nhãn khi chúng sử dụng vị trí mô phỏng, thời tiết, vật thể hoặc thiết bị gắn máy ảnh. Hình minh họa tính năng giải thích các khái niệm; chúng không phải là ảnh chụp màn hình ứng dụng. Cảnh mô phỏng thuyết phục về mặt trực quan không phải là bằng chứng về độ chính xác khoảng cách trong thế giới thực. Các số liệu được công bố phải nêu rõ nguồn gốc và giới hạn bên cạnh hình ảnh.
Các yêu cầu đối với thử nghiệm thiết bị trong tương lai
Ghi lại kiểu máy iPhone, iOS và các phiên bản ứng dụng, tình trạng pin, quyền, kiểu máy/chế độ xem, kế hoạch ghi, độ sáng, nguồn điện, điều kiện môi trường xung quanh và thời lượng thử nghiệm. Sử dụng quy trình cố định an toàn hoặc cảnh quay được thu thập an toàn. Lặp lại quy trình tương tự và giữ nguyên các tập tin nguồn. Đối với tình trạng gián đoạn, hãy so sánh trạng thái camera được quan sát, cảnh báo và đầu ra đã lưu thực tế; về pin và nhiệt độ, báo cáo tình trạng và các phép đo lặp lại.
Các yêu cầu để đánh giá AI
Xác định mẫu được gắn nhãn, các lớp được hỗ trợ, các lỗi được tính và các điều kiện bị loại trừ. Hiển thị các đối tượng bị bỏ lỡ cũng như phát hiện không chính xác. Nhãn tin cậy không phải là rủi ro va chạm được đo lường. Báo cáo kích thước mẫu và độ không chắc chắn, đồng thời tránh chuyển đổi một vài khung hình hấp dẫn thành tuyên bố về độ chính xác phổ quát. Không tiết lộ lộ trình riêng tư, những người có thể nhận dạng hoặc tệp mô hình độc quyền để làm cho bài kiểm tra trông hoàn thiện hơn.
Xuất bản và chỉnh sửa
Tài liệu mới được xuất bản dưới trách nhiệm biên tập của AyniCam. Không có đánh giá cá nhân của người sáng lập, chứng nhận độc lập hoặc đánh giá bằng ngôn ngữ bản địa nào được yêu cầu trừ khi điều đó đã xảy ra. Các nghiên cứu về nền thiết bị vật lý, ban đêm, pin và đa thiết bị chưa được công bố ở đây. Khi có kết quả, bài viết trong đó phải liên kết phương pháp, phạm vi dữ liệu, ngày tháng và nội dung chỉnh sửa.
Xem xét kỹ hơn về AyniCam
Ảnh chụp mô phỏng AyniCam 2.0 hiện có, ngày 20 tháng 9 năm 2026. Cảnh mô phỏng; không có cảnh quay thực tế trên đường hoặc điểm chuẩn của thiết bị vật lý. Ảnh chụp mô phỏng minh họa hành vi giao diện. Không có kết quả thử nghiệm trên đường hoặc thiết bị vật lý mới nào được xác nhận trong bản cập nhật này.