本文介绍了利用大型语言模型（LLM）进行人类移动性预测的潜力。通过引入LLM-Mob方法，研究提出了历史停留和上下文停留的概念，捕捉人类移动性中的长期和短期依赖，并通过使用预测目标的时间信息实现时间感知预测。全面评估结果表明，LLM-Mob在提供准确可解释预测方面表现出色，突显了LLM在推进人类移动性预测技术上的未开发潜力。