全球十亿级轨迹点驱动，首个轨迹基础大模型来了
在人工智能和大数据背景下，南方科技大学等机构提出了一种名为UniTraj的新型轨迹基础大模型。该模型通过学习全球大规模、高质量的轨迹数据，实现对人类移动模式的普遍适用性和可扩展性。UniTraj具备任务自适应性、区域独立性和数据质量鲁棒性的特点，解决了现有方法的任务特定性、区域依赖性和数据敏感性问题。研究人员还构建了包含2.45亿条轨迹的WorldTrace数据集，以支持模型训练和评估。实验结果表明，UniTraj在多个轨迹分析任务上表现出显著优势，为轨迹建模领域带来重要突破。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2411.03859。
