Epicure 2MB Food AI：將4.1M食譜壓縮為食材座標

倫敦新創 KAIKAKU.AI 發布了 Epicure，一個「2MB」的餐飲知識 AI 模型，在七種語言、4.14 百萬道食譜上訓練。Epicure 系統不儲存完整食譜；取而代之，將學習內容壓縮為緊密的座標表：1,790 種食材，每種由 300 個數字表示（約 2.05MB）。 arXiv 的論文介紹三個變體 — Cooc、Chem 與 Core — 覆蓋從食譜共現到風味化學的光譜（使用 FlavorDB 的化學資料）。一種導引方法（SLERP 旋轉）允許使用者在數學上將某一食材「移向」某一料理方向，在不進行一般語言生成的情況下產生更符合該料理的替代選項。 Epicure 被定位為比聊天式食譜機器人更可靠，因為它只在其已知的食材集合（1,790）範圍內運作。研究模型已在線上 Hugging Face，可在 epicure.kaikaku.ai 上查看公開互動食材地圖，並提供供代理使用的 MCP；完整訓練程式碼尚未釋出。對交易者而言，這是一則與代幣或協議無直接關聯的 AI 研究更新。