基础模型在地理空间人工智能中的机遇与挑战（英文版）

英文标题：On the Opportunities and Challenges of Foundation Models for Geospatial Artificial Intelligence中文摘要：通过在多个地理空间子领域进行测试，发现在某些文本模态的地理任务中，基于任务不可知的大型语言模型可以在零样本或少样本学习设置中胜过基于任务特定的全监督模型，但是在其他涉及多种数据模态的地理任务上，现有的基础模型仍然不如基于任务特定的模型表现。因此，通过处理不同的地理数据模态，建议可能性使用能够通过地理对齐来推理各种类型的地理数据的多模态基础模型来应对地理人工智能挑战的多模态特征。英文摘要：Large pre-trained models, also known as foundation models (FMs), are trainedin a task-agnostic manner on large-scale data and can be adapted to a widerange of downstream tasks by fine-tuning, few-sho