远程感知 ChatGPT 是一个利用 ChatGPT 连接各种基于人工智能的遥感模型来解决复杂解释任务的大型语言模型。

Jan, 2024

本文针对远程感知领域，综述图像与文字有关的任务及相关研究领域中，采用视觉语言模型的最新进展和挑战，以及未来的发展方向。

May, 2023

介绍了基于视觉编码器与大型语言模型相结合的 Video-ChatGPT 模型，用于理解和生成关于视频的人类对话，并介绍了使用手动和半自动管道获得的新数据集，可用于训练和评估基于视频的对话模型，并在定量评估框架下分析了该模型的优劣。

Jun, 2023

GeoChat 是第一个多功能的遥感视觉语言模型，它具备高分辨率遥感图像的多任务对话能力，并能将对象视觉上地与其空间坐标相关联，通过扩展现有多样的遥感数据集中的图像 - 文本对生成了一个新的领域特定的多模态指令跟随数据集，成功解决了现有模型在遥感领域的局限性，并在各个遥感任务上展示了强大的零样本性能。

Nov, 2023

ChatGPT-4 Vision 在巴西 2021 年本科国家考试中展现了优秀的视觉能力，但在问题解释、逻辑推理和视觉敏锐度方面遇到了困难，提示未来考试需要改进问题设计。研究结果表明，虽然 ChatGPT-4 Vision 在多模态学术评估中表现出潜力，但人类监督仍然至关重要，以验证模型的准确性并确保高风险教育考试的公平性。

Jun, 2024

该论文介绍了一种新颖的框架 Tree-GPT，将大型语言模型（LLMs）整合到森林遥感数据工作流中，从而提高数据分析的效率。通过整合图像理解模块、领域知识库和工具链，使 LLMs 能够理解图像、获取准确的知识、生成代码和在本地环境中执行数据分析。该系统在搜索、可视化和机器学习分析等多个任务上表现良好，展示了 LLMs 在森林研究和环境科学中的潜力。

Oct, 2023

该论文研究了 ChatGPT 和类似模型在空间推理和导航相关任务中的固有限制，并引入了一种新颖的评估框架和基准数据集以评估 ChatGPT 的空间推理能力。研究揭示了模型在空间理解方面的能力和局限性的关键见解。

Dec, 2023

大规模语言模型的出现显著推动了人工智能的快速发展，并引发了人工智能 2.0 的革命。远程感知领域对于开发专门针对数据分析的大规模视觉语言模型越来越感兴趣。然而，目前的研究主要集中在视觉识别任务上，缺乏对齐并适用于训练大规模视觉语言模型的全面、大规模图像 - 文本数据集，这对于有效训练此类模型构成了重大挑战。本研究构建了一个高质量的远程感知图像字幕数据集（RSICap），用于促进 RS 领域大规模视觉语言模型的发展。与以往通过模型生成的字幕或简短描述的数据集不同，RSICap 包括 2,585 个人工注释的字幕，具备丰富和高质量的信息。该数据集为每个图像提供了详细的描述，包括场景描述（例如居住区、机场或农田）以及对象信息（例如颜色、形状、数量、绝对位置等）。为了促进在 RS 领域中对视觉语言模型的评估，我们还提供了一个基准评估数据集 RSIEval，它包括人工注释的字幕和视觉问答对，可以全面评估在 RS 背景下的视觉语言模型。

Jul, 2023

本研究介绍了一种基于 ChatGPT 的对话式自动化机器学习 (AutoML) 框架作为 “个人数据科学家”，通过多个语言模型实例构建了自然界面，展示了对话式数据科学的新概念，同时也突出了 ChatGPT 的潜在缺陷和改进机会。

May, 2023

该研究综述了语言模型在医学成像领域中的应用，重点介绍了不同应用，如图像字幕、报告生成、报告分类、查找提取、视觉问答、可解释性诊断等，并探讨了语言模型在医学影像分析中的潜在优点，包括提高临床工作流程效率、降低诊断错误、协助医疗保健专业人员提供及时准确的诊断。

Apr, 2023