May, 2023

自治 GIS：下一代 AI 动力 GIS

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TL;DR本研究提出一种基于大型语言模型的 AI 地理信息系统 (Autonomous GIS)，通过自动化的空间数据收集、分析和可视化，解决空间问题。Autonomous GIS 的设计原则包括信息充足性、LLM 能力和代理架构，能够实现自动生成、自组织、自验证、自执行和自增长等五个自主目标，从而以更快、更简单、更可靠的方式进行空间分析。
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发现论文，激发创造
  • 大型语言模型具备地理空间知识吗？

    该研究通过探测具备预训练能力的大型语言模型对地理数据的理解程度和与此相关的促进地理空间决策的能力，通过三个实验验证结论，表明合成地理空间知识需要更大规模和更复杂的语言模型，并且对于处理地理空间信息，大型语言模型的潜力和局限性值得研究。

    Oct, 2023

  • 大规模基础模型在自动驾驶中的应用

    通过将大语言模型（LLMs）与基础模型结合，利用人类知识、常识和推理，重新构建现有的自动驾驶系统，以改变当前的长尾人工智能困境。

    Nov, 2023

  • 运用大型语言模型通过人工智能生成科学本体朝下一代城市决策支持系统 -- 优化联运货运案例

    利用预训练的大型语言模型（LLMs）和 ChatGPT API 作为推理核心，通过自然语言处理、基于方法论的提示调整和 Transformer 技术，自动化创作基于场景的本体论文、都市数据集和模拟技术手册，生成知识图谱，以促进都市决策支持系统的发展。

    May, 2024

  • 开拓新领域：探索多模态 LLMs 的地理和地理空间能力

    通过进行一系列实验，我们研究了多模态大型语言模型在地理和地理空间领域的知识和能力，重点关注前沿模型 GPT-4V 的视觉能力，并与开源模型进行性能比较。我们的方法涉及使用一套地理任务的小规模基准测试这些模型，测试它们在不同难度任务上的能力。分析结果揭示了这些模型的优点，包括超过人类的性能，并揭示了它们的不足之处，提供了它们在地理领域能力的全面视角。为了促进未来模型的比较和评估，我们将公开发布我们的基准测试。

    Nov, 2023

  • GPT4GEO：语言模型如何看待世界地理

    本篇研究探究 GPT-4 模型应用于地理数据场景问题的解决能力，试图了解其是否具备对地理位置、距离、海拔，以及更复杂的问题如国家轮廓、旅游网络、路线规划和供应链分析的理解和解决能力。结果表明该模型在一定程度上具备对世界的认识，但仍存在限制。

    May, 2023

  • 人工智能与语言空间文档化

    通过展示 AI 模型如何通过创建语言地图来实现语言文档的空间文档化，该研究研究了 AI 模型特别是 GPT4 和 GPT Data Analyst 在语言文档化中的能力，通过整合纪录片语言学、语言地理学和 AI，用最少的地理制图专业知识促进了语言的空间文档化。

    Apr, 2024

  • GeoLLM：从大型语言模型中提取地理空间知识

    在这篇论文中，我们探讨了机器学习在地理空间预测任务中的应用，提出了一种名为 GeoLLM 的新方法，利用大型语言模型中的地理空间信息和开放街道地图的辅助数据，有效地提取地理空间知识，用于测量人口密度等中心问题，相较于最近邻和直接使用提示信息的基准方法，在多个任务上展现了 70% 的性能提升，并且与卫星数据的基准结果相当甚至超出，证明了大型语言模型在地理空间任务上的可行性和潜力。

    Oct, 2023

  • 关于空间信息的 LLM 固有限制

    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

  • 基于 LLM 的自主代理通过图学习释放力量

    使用大型语言模型（LLMs）作为自主代理，简化多样真实世界图的学习过程，响应用户请求并生成数据自动解决方案，涉及图数据处理、自动机器学习配置、搜索架构和超参数微调。提出的 Auto$^2$Graph 方法在不同数据集和学习任务上展现可比较的性能，代理产生类似人类决策。

    Sep, 2023

  • GeoGPT: 通过自主 GPT 的方式理解和处理地理空间任务

    利用 GeoGPT 将自然语言需求转化为 GIS 工具执行的方式可以降低非专业用户解决地理空间问题的门槛，我们展示了在多个任务中使用 GeoGPT 的有效性，同时该框架可以通过集成更多工具来扩展其适用范围。

    Jul, 2023