なぜあなたのルックスマックススコアは毎回変わるのか。 そしてなぜ私たちのは変わらないのか。

それはあなたの思い違いではありません

あらゆるレビューサイトやフォーラムで、ルックスマキシングアプリについて最もよくある苦情は次のようなものです:「同じ写真を3回提出したのに、毎回違う数字が出た。」顔に何の変化もないのにスコアが変わるなら、そのアプリは何も測定していません - もっともらしく聞こえる数字を生成しているだけです。

これはプライドの問題を超えています。基準がランダムなら、あなたの進歩は測定不可能です。1か月間の規則正しいスキンケアの後の+4は、単にサイコロが違う目を出しただけかもしれません。

ほとんどのAIスコアがぶれる理由

3つのエンジニアリング上の近道がこれを引き起こします。まず、ほとんどのアプリは曖昧なプロンプト(「この顔を1〜10で評価して」)と固定された採点基準なしで、言語モデルに写真を送信するため、モデルは毎回異なる判断を即興で行います。次に、サンプリングのランダム性を有効にしたまま実行します - チャットボットが会話ごとに異なる言い回しをするのと同じ設定が、スコアをアップロードごとに異なる結果にします。第三に、画像を一貫性なく再処理します:異なるトリミング、異なる圧縮、異なる入力です。

スコアを再現可能にするために必要なこと

私たちはlooksmaxing.fitを一つの約束 - 同じ写真、同じスコア - を中心に構築しました。それを実現する5つの仕組みがあります。(1) 決定論的な前処理:すべてのアップロードは同じ方法でリサイズ・正規化されるため、モデルは同一の写真に対して同一の入力を見ます。(2) 固定されバージョン管理された基準:モデルは各サブファクターについて固定された文書化されたバンド定義に対して採点します - 雰囲気ではありません - そしてすべてのスコアには、それを生成した採点基準のバージョンが刻印されます。(3) 私たちはモデル自身のサンプリングのランダム性を抑制しません - それは制御できる範囲ではないからです - しかしその必要もありません:スコアの安定性は固定された採点基準と次の仕組みから生まれます。(4) 中央値を取る複数の独立した採点測定 - 結果が一致しない場合は自動的にさらに測定を行い - 残存するモデルのノイズが発生源で排除されるのではなく相殺されます。(5) 計算をするのはモデルではなくアプリです:モデルは16の名前付きサブファクターのみを採点し、あなたの特徴スコアと総合は公開された加重計算式によってそこから計算されます。核となる数字はそれらのサブスコアに対する算術計算であり、モデルが即興で作った数字では決してありません - これはまさに上記のぶれの失敗モードに対する解決策です。

採点基準やモデルに何らかの変更を加えるたびに、バージョン番号が変わり、公開前に固定された写真セットに対して一貫性を再検証します。あなたの過去のスコアは新しいスコアと比較可能なままであるか、そうでなければ私たちがそうお伝えします。

なぜこれが製品のすべてなのか

一貫したスコアこそが、他のすべてを意味あるものにします。あなたの90日間プロトコルは、最もスコアの低い特徴をターゲットにします - これはそれらのスコアが本物のシグナルである場合にのみ機能します。あなたの毎月の再スキャンは変化量を示します - これはその変化が本物である場合にのみ意味があります。ランダムなスコアを出すアプリは、最初のスキャンしか売ることができません。私たちは2回目のスキャンが動くところをお見せできます。