使用大型语言模型 (LLM) 对移动性预测问题进行综述，介绍了在交通系统内使用 LLM 的应用、最新进展以及需要克服的挑战。

May, 2024

利用大型语言模型进行旅行行为预测，无需数据参数学习，准确性可与传统的监督学习方法相媲美，并能输出预测的原因，但存在逻辑矛盾或幻觉的情况。

Nov, 2023

大型语言模型（LLMs）在知识密集型任务上表现出色，但如何系统评估 LLMs 的知识能力及其在不同领域和任务中的知识泛化能力仍然不为人所知。为此，我们提出了 KGQuiz，这是一个基于知识的全面评估框架，包含了五个任务，从简单到复杂地涵盖了三个领域的知识。通过在 KGQuiz 基准测试中对十种开源和黑盒 LLMs 进行广泛实验，我们发现 LLMs 在简单的知识问答任务中表现出色，但在需要更复杂推理或领域特定事实的设置和上下文中仍然存在挑战。我们将 KGQuiz 视为一个测试平台，用于分析不同领域和任务格式下性能的微妙变化，并最终理解、评估和改进 LLMs 在广泛知识领域和任务中的知识能力。

Oct, 2023

提出了一种以大型语言模型为基础的交互规划框架，利用可满足性模理论和 SMT 求解器解决复杂组合优化问题，并在旅行规划领域取得高成功率。

Apr, 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

通过 Game Theory 基于 GAMA-Bench 框架评估 LLMs 的决策能力，研究发现 GPT-3.5 在鲁棒性方面表现出色，但其概括能力相对有限，通过 Chain-of-Thought 等方法可以提高其性能；此外，评估发现 GPT-4 在 GAMA-Bench 上表现最好，得分为 72.5，而 GPT-3.5 的不断更新也标志着模型智能的显着提高。

Mar, 2024

我们评估了多模态大型语言模型（MLLMs）在自动驾驶领域的应用，并挑战和验证了一些常见假设，重点关注它们在封闭环控制环境下通过图像 / 帧序列来推理和解释动态行驶情景的能力。我们的研究揭示了这些模型在预测复杂、动态的驾驶环境中存在的不足，对于描绘动态行为的帧之间能否综合连贯的叙述或逻辑序列存在很大困难。我们通过使用专门设计的模拟器 DriveSim 生成多样化的驾驶情景，进行了一项全面的实验研究来评估各种 MLLMs 作为驾驶世界模型的能力，并为评估驾驶中的 MLLMs 贡献了全面的开源代码和一个新数据集 “Eval-LLM-Drive”。我们的研究结果突出了当前领先的 MLLMs 在真实动态环境中应用能力上的重要差距，强调了需要改进基础模型以提高其在真实世界动态环境中的适用性。

May, 2024

通过重新利用基准数据集来学习 “路由器” 模型，我们解决了在一系列模型中为新任务选择最佳的大型语言模型的挑战，并展示了学习模型路由器在不同基准数据集上的效用和局限性，从而在所有任务中持续提高性能。

Sep, 2023

使用可评分的协商游戏作为新的评估框架，系统化的零样本链式思考提示能够展示大型语言模型在协商中的能力和绩效差距。

Sep, 2023

本文探讨大型语言模型在智能交通系统中的未来应用，介绍了交通数据的不同模态的处理和 LLM 的运行方式。此外也提供了智能手机崩溃报告自动生成和分析框架作为应用案例。虽然具有潜在优势，但数据隐私、数据质量和模型偏差等挑战需予以考虑。

Mar, 2023