
Das Londoner Start-up Kaikaku.AI stellt mit „Epicure“ drei KI-Modelle vor, die erstmals sauber trennen, ob eine Zutat zum Rezept passt oder chemisch verwandt ist. Trainiert auf 4,14 Millionen Rezepten in sieben Sprachen und gestützt auf die Aromadatenbank FlavorDB, liefert jede Variante andere Empfehlungen. Das rein chemiebasierte Modell ordnet dabei sogar Geschmack und Nährwerte besser ein als die rezeptbasierten Alternativen, obwohl es diese Informationen nie direkt gesehen hat.
Der Artikel KI-Modell trennt zwei Arten, wie Köche über Zutaten denken erschien zuerst auf The Decoder.

