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机构名称：
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抽象的多模式大语言模型（MLLM）在广泛的任务中表现出显着的功能，但是尽管它们在地理和地理空间领域中的知识和能力尚未探索，尽管尽管对导航，环境研究，城市发展，城市发展以及灾难响应的广泛收益，但仍有广泛的收益。我们进行了一系列实验，探讨了这些域内MLLM的各种视频功能，特别是专注于边境模型GPT-4V，并在开源对应物上标记了其性能。我们的方法论涉及通过小型的地理基准来挑战这些模型，该基准包括一系列视觉任务，测试了它们在各种综合性方面的能力。分析不仅揭示了此类模型脱颖而出的地方，包括超越人类的实例，而且还揭示了他们步履蹒跚的地方，在地理领域中提供了它们能力的平衡视图。为了启用对未来模型的副训练和评估，我们的基准将公开发布。1
arxiv：2311.14656v3 [CS.CV] 2024年1月16日
主要关键词
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