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生成二元物种范围图
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究利用全球范围的数据解决物种分布建模问题，通过使用大规模语言模型对物种的分类学阶层进行编码，能够捕捉物种之间的关系，并对任意分类水平和未知物种进行范围映射。同时，提出了一种新的评估度量标准，能够评估物种分布模型。通过系统评估，结果显示该模型在多个任务上优于基准模型。
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关键要点
- 该研究利用全球范围的仅有存在数据解决物种分布建模问题。
- 通过大规模语言模型对物种的分类学阶层进行编码，捕捉物种之间的隐式关系。
- 模型能够对任意分类水平和未知物种进行范围映射，无需额外监督。
- 提出了一种新颖的基于接近度的评估度量，评估物种分布模型的有效性。
- 评估度量惩罚模型根据其与实际情况的接近程度对预测结果进行评估。
- 通过系统评估，模型在物种范围预测、零-shot预测和地理特征回归等任务上表现优于基准模型。
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