大型语言模型（LLMs）展现出在各种任务中的卓越能力。我们探索 LLMs 对于一种特别显著的基于实际距离的知识，即空间关系的表示。通过设计自然语言导航任务，我们评估了 LLMs（特别是 GPT-3.5-turbo，GPT-4 和 Llama2 系列模型）在表示和推理空间结构方面的能力，并将这些能力与人类在相同任务上的表现进行比较。这些任务揭示了 LLMs 在不同空间结构（包括正方形、六边形和三角形网格、环和树形结构）中的表现变异性。我们还发现，类似于人类，LLMs 利用对象名称作为地标来维护空间地图。最后，在广泛的错误分析中，我们发现 LLMs 的错误反映了空间和非空间因素。这些发现表明，LLMs 似乎能够隐含地捕捉到空间结构的某些方面，但仍有改进空间。

Oct, 2023

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

利用大型语言模型 (大型语言模型) 分析 3D 机器人轨迹数据和 2D 方向形状标注等任务，并引入基于前缀的提示机制，提高了性能，为未来的改进提供了基础。

Dec, 2023

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

通过地理学角度研究大型语言模型的地理知识，展示其在地理空间预测中存在的问题性地理偏差，并 quantifies 目前大型语言模型的偏差程度。

Feb, 2024

研究使用大型语言模型（LLMs）对几何形状及其空间关系进行表示的能力，并使用 GPT-2 和 BERT 等 LLMs 对几何形状的文本（WKT）格式进行编码，然后将其嵌入分类器和回归器中评估 LLMs 生成的嵌入表示对几何属性的效果。实验证明，尽管 LLMs 生成的嵌入可以保留几何类型并捕捉一些空间关系（准确率高达 73%），但在估计数值和检索空间相关对象方面仍存在挑战。此研究强调了在捕捉底层地理空间数据的细微差别和复杂性以及整合领域知识以支持各种基于 GeoAI 应用的需要改进的重要性。

Jul, 2023

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

探讨大型语言模型在基于基数方向的推理能力方面的研究，通过创建两个数据集，发现尽管在简单数据集中大型语言模型表现良好，但在更复杂的数据集中，即使温度设置为零，没有任何大型语言模型能够可靠地确定正确的基数方向。

Jun, 2024

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

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