一顶啤酒统领全局：人工智能、数据科学与麦芽酒精饮料的调和

啤酒是一种非凡的饮料。它曾塑造了许多民族、国家和文化的历史。啤酒的美妙之处在于其多功能性。从最初的浑浊或稀释 implementation 开始，研究人员逐步开发出多样化、浓烈且令终端用户愉悦的饮品。近年来，行业推出了所谓的\textit{craft beers}，其与商业啤酒的区别往往在于生产量（由于精酿啤酒生产商产能较低）和口感特征（通常具有更强烈、不寻常的风味）。然而，虽然判断某一款商业啤酒是否可能令人愉悦相对容易，但同样的判断无法适用于精酿啤酒，因为其生产中涉及太多风格、implementation和原料。这在饮料生产商和消费者之间造成了差距，因为前者无法判断后者的偏好和消费趋势。作为对这一挑战的回应，我们提出了一种新型的协作式饮料相关数据收集和分析框架——分布式饮料分析（Distributed Beverage Analysis, DBA）。本研究旨在识别共同趋势并通过实证证据加以支持，以更好地理解消费者的需求。我们在维也纳Kraft啤酒厂举办的半年度\textit{Kraft Bier Fest}上实证验证了DBA。为了展示此类分析的需求，我们评估了各种大型语言模型（LLMs） against 我们的协作框架，并确认许多AI模型无法可靠地推理精酿啤酒不断演变世界中的趋势和模式。