本研究探讨了图像分类模型中的地理偏差，分析了不同收入国家的图像数据，提出了减少偏差的方法，并强调了构建数据集时确保全球代表性的重要性。

大型语言模型在地理空间任务中具有潜力，但存在地理偏差。实验表明，模型能学习空间与时间的线性表示，具备一定世界认知，可提取地理知识用于人口密度预测，性能提升达70%。然而，其推断会放大地缘政治偏好，不同语言间知识共享程度不一，且在空间结构推理上表现各异，错误反映空间与非空间因素，仍有改进空间。

本文分析了减轻图像分类模型中地理偏差的方法，并通过两个数据集展示了偏差存在。提出了减少偏差的方法，并分析了这些技术对模型地理位置的影响。