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The Verge
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Niantic正在构建一个基于《口袋妖怪GO》玩家数据的‘地理空间’人工智能模型
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
Niantic正在构建一个基于《口袋妖怪GO》玩家数据的“大型地理空间模型”（LGM），该模型利用玩家手机扫描的数据，旨在让计算机和机器人以新方式理解和互动世界。LGM的“空间智能”基于Niantic的视觉定位系统，能够生成高保真3D地图，包含地形和语义理解。
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关键要点
- Niantic正在构建一个基于《口袋妖怪GO》玩家数据的‘大型地理空间模型’（LGM）。
- 该模型结合了来自玩家手机的数百万次扫描，旨在让计算机和机器人以新方式理解和互动世界。
- LGM的‘空间智能’基于Niantic的视觉定位系统，能够生成高保真3D地图。
- 这些3D地图包含地形和语义理解，能够识别地图上的物体，如地面、天空和树木等。
- Niantic的视觉定位系统利用来自行人视角的数据，这些数据包括汽车无法到达的地方。
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延伸问答
Niantic的‘大型地理空间模型’（LGM）是什么？
LGM是一个基于《口袋妖怪GO》玩家数据构建的人工智能模型，旨在让计算机和机器人以新方式理解和互动世界。
Niantic是如何收集数据来构建LGM的？
Niantic通过玩家手机的数百万次扫描数据来收集信息，这些数据来自于《口袋妖怪GO》和其他产品。
LGM的空间智能是如何实现的？
LGM的空间智能基于Niantic的视觉定位系统，利用神经网络生成高保真3D地图。
LGM生成的3D地图包含哪些信息？
这些3D地图包含地形和语义理解，能够识别地图上的物体，如地面、天空和树木等。
Niantic的视觉定位系统有什么独特之处？
该系统利用来自行人视角的数据，能够获取汽车无法到达的地方的信息。
玩家数据如何影响未来的人工智能产品？
玩家在《口袋妖怪GO》中上传的数据为构建LGM提供了基础，可能推动未来AI产品的发展。
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