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CityGPT：大型语言模型赋能城市空间认知
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）在自然语言导航任务中展现出卓越能力，特别是在表示和推理空间结构方面。然而，LLMs的错误反映了空间和非空间因素，仍有改进空间。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在各种任务中展现出卓越能力。
- 研究探索 LLMs 在空间关系表示方面的能力。
- 通过自然语言导航任务评估 LLMs 的表现，特别是 GPT-3.5-turbo、GPT-4 和 Llama2 系列模型。
- 任务揭示 LLMs 在不同空间结构中的表现变异性，包括正方形、六边形、三角形网格、环和树形结构。
- LLMs 像人类一样利用对象名称作为地标来维护空间地图。
- 广泛的错误分析显示 LLMs 的错误反映了空间和非空间因素。
- 尽管 LLMs 能够隐含捕捉空间结构的某些方面，但仍有改进空间。
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