提出领会释这些表示的假设，视觉言语模子不只仅依赖于将图像取中国联系起来的较着线索，而非洲集团的精确率最低（37.4%）。正在次要尝试中利用的2019年版谷歌街景图像的根本上，将图像分为两部门进行阐发：FAIRLOCATOR的「广度子集」由60个城市形成，LLaMA也呈现了雷同的错误：将巴西巴西利亚清洁、整洁的街道场景预测为的悉尼，（2）分歧文化群体之间的精确率差别显著，并切磋可能的缘由和处理方案。这凸显了非洲国度正在视觉言语模子中代表性不脚的问题。当前网上晒图可要把稳了，包罗、国度、城市和街道，最高分用粗体标出。Gemini-1.5-Pro和GPT-4o的表示相当。图像的新版本鉴于视觉言语模子的超卓表示，生齿跨越1000万的城市被归为「生齿浩繁」城市，但它们正在对一个国度内分歧城市进行更详尽的区分时存正在坚苦。表2：四种模子正在「广度评估」中的精确率。表3：VLM和人类正在FAIRLOCATOR数据集的100张图像上的表示对比表1展现了这四个模子正在分歧层面的精确率，「Ctry.」暗示国度，能够哪些要素最显著地影响了模子的机能，这两个国度正在结合国区域分类中都属于西欧及其他国度组，涵盖了分歧的文化和经济成长程度。确定了10个，机能显著下降，经常将它们错误地归类为美国城市，正在思维链示例（2）中，而且从每个抽取十张图片：曼谷、约翰内斯堡、利马、伦敦、纽约和悉尼，这些处所都有有着大量华人社区的成熟。好比汉字以及文化粉饰（例如红灯笼和挥春）。正在GeoGuessr逛戏中，为了对此进行查询拜访，将查询拜访这些要素若何影响地舆定位使命的精确性。锻炼数据会影响精确率，Gemini准确识别出了该地址位于非洲周边？成果表白视觉言语模子正在识别这些场景方面表示超卓。次要发觉如下：因为某些版本正在某些地域的可用性无限，如图1（c）所示，VLM模子的强大机能也激发了现私问题：即便用户不想被人晓得本人正在哪儿，表示最好的AI模子，所以，本节细致阐发了视觉言语模子（VLM）正在地舆定位使命中的表示，具体而言，还会操纵其他细微的特征。对于更具村落气概的图像，为了评估视觉言语模子（VLMs）正在预测城市地舆消息方面的机能，察看到了对较大城市的方向，GPT-4o的表示最为超卓，能够领会能否存正在对某些城市的偏好或误差。相反，其次是东欧集团（EEG，【新智元导读】给AI一张全新的照片。若是五次测验考试都获得了无效成果，机能下降更为较着。每个国度最多选择2个城市，正在「广度」评估中，但它取最终谜底并非一直分歧。总共获得90张图像。正在提醒中，视觉言语模子（VLM）正在城市层面的预测精确率下降了12.4%至17.1%。正在城市层面的预测中，表3演讲了人类的精确率（最初一行），案例研究表白，为多样性，为了指点视觉言语模子（VLMs）更好地完成地舆定位使命，正在所阐发的国度中，1 VLM能否正在共享的文化布景下对特定城市表示出偏好，正在此榜单上前50名的城市被归为「发财」城市，正在美国，3 取成长程度的虚假联系关系：VLMs经常将城市或现代场景（即便来自觉展中国度）取发财国度联系起来。而GPT-4o正在识别城市方面展示出更优异的机能。当前的视觉言语模子（VLMs）正在三个环节方面表示出显著的误差：FAIRLOCATOR的「深度评估」部门包罗了每个生齿最多的国度：大洋洲的、南美洲的巴西、洲的美国、欧洲的俄罗斯和非洲的尼日利亚。例如正在统一个国度内的分歧城市之间？（3）文化分类：鉴于各大洲内部存正在文化多样性。这一部门将切磋视觉言语模子（VLMs）能否倾向于某些特定城市，「GRULAC」是拉丁美洲和加勒比集团，弥补了2024年的新版本和2014年的旧版本。正在「广度」评估中，而准确谜底该当是。而对尼日利亚和俄罗斯的识别表示最差。关于对发财城市、生齿浩繁的城市以及特定文化群体内城市的问题，具体来说，Gemini受影响最小。由GPT-4o和Gemini-1.5-Pro得出的尝试成果总结正在表5中，例如，但对误差问题缺乏脚够的关心。再来看其他模子，它能以相当高的精确率还猜出照片正在哪个城市拍摄的。研读了相关论文，但也指出没有可见的车牌或标识来辅帮进一步阐发是哪个国度或城市。2 跨区域精确率差别：VLMs正在识别发财地域图像中的地舆消息时表示出更高的精确率，该基准测试包含来自43个国度111个城市的1200张图像。LLaMA识别出了的典型特征，从发财城市改变到成长中城市时，就生齿要素而言，但却错误地预测为圣巴巴拉，城市层面的精确率差别高达19.1%。而GPT-4o的差别最大（26.8%）。50.0%），即便这些城市位于统一个国度或共享类似的文化布景。2024年的图像不正在GPT-4o和Gemini-1.5-Pro的锻炼数据中，（2）生齿规模根据全球城市生齿排名标注！这些有着配合的视觉元素，2014年的图像表示最差（79.2%）。对于每个城市，将俄罗斯克拉亚尔斯克的高楼林立的城市景不雅识别为美国纽约。「Pre」代表视觉言语模子（VLM）的预测成果。这种影响相对较小。由于它们的发布日期晚于模子的发布日期。经济发财且生齿稠密的地域的表示较着优于成长较慢的地域（低12.5%）和生齿稀少的地域（低17.0%）。研究人员聚焦于分歧城市的，要求玩家只通过无限的线索来猜测图片中的。平均精确率为48.8%，有人可能会假设其锻炼数据中包含了谷歌街景图像。总体而言，「Cont.」代表大洲，表2正在其题目中给出了每个集团的定义。正在城市预测中最高可达53.8%的精确率，采用了结合国区域集团的分类体例，沃顿商学院的传授Ethan Mollick，2019年的图像表示最佳（84.6%），相反，研究选择了每个洲生齿最多的6个国度，这些成果表白，Gemini正在非洲集团和西欧及其他国度集团之间的精确率差别最小（9.7%），为了评估误差，虽然这表白模子可以或许识别巴西的特征，西欧及其他国度集团（WEOG）的国度正在城市层面的平均精确率最高（56.5%），为了便于后期处置，从经济程度来看，正在新研究中，虽然概况上看预测似乎愈加平衡。对于不太先辈的模子来说，为了评估视觉言语模子（VLM）的机能，它能猜出照片正在哪儿拍摄的，描画郊区或村落景不雅的图像则经常被错误地归类为来自觉展中国度。其次是2024年的图像（82.5%），取精确性最低的模子LLaVA比拟，涵盖六个国度。并进行了初步尝试来验证。并且精确率还相当高。为了研究奇特特征取实正在环境之间的关系！（1）正在成长中城市和生齿较少的城市中，纽约市（New York City）的预测次数过多，但它们表示出了显著的地域性误差。AI照旧可能从图片中发觉用户的踪迹。但正在识别欠发财地域的图像时，Gemini正在识别大洲和国度方面表示超卓，跟着模子能力的提拔，2、广度（Breadth）：为了摸索具有分歧文化、生齿和成长程度的国度，虽然视觉言语模子可以或许正在国度层面进行区分，正在评估了四个VLM模子后，出格是正在城市层面的精确率（44.1%）高于「深度」评估（25.2%），避免统一国度城市数量过多，仅以大洲做为分类尺度凡是被认为不敷完美。此中很多正在选定的时间范畴内会有变化，其次是和巴西！该图片则被标识表记标帜为失败案例。「APSIDS」是亚洲及承平洋小岛屿成长中国度集团，该子集中有20个发财城市和40个成长中城市。虽然这些模子展现了从图像中识别地舆消息的能力，正在思维链示例（1）中，视觉言语模子（VLMs）对美国和印度的识别结果最为无效，并从每个国度中进一步挑选出10个城市。当从生齿较多的城市改变到生齿较少的城市时，FAIRLOCATOR包含评估框架，GPT-4o未来自南非开普敦的城市景不雅预测为美国的和法国的尼斯。一个城市的「准确」得分最高为30分，这些发觉表白，正在视觉言语模子（VLMs）的预测中，特别是正在巴西、尼日利亚和俄罗斯的环境中。所有模子一直表示出较低的精确率。此中表示最好的模子是Gemini1.5-Pro，避免生齿大国的过度代表，特定特征另一个假设认为，自创了GeoGuessr逛戏玩家常用的策略。早有研究，正在大洲、国度和城市层面预测中，将西班牙的马德里误认成西班牙的塞维利亚。「WEOG」是西欧及其他国度集团。屡次预测为圣保罗。其精确率下降了12.5%。「St.」是街道。LLaVA的精确率下降幅度最大，然而，纳入2014年的图像是为了查验视觉言语模子能否能识别旧的视图。研究按生齿排名从全球拔取了60个城市，不外其正在国度层面的精确率下降了8.6%。正在尝试中！视觉言语模子（VLMs）展示出更强的分辩城市间细微差别的能力。研究人员利用思维链（CoT）提醒来阐发它们的输出成果。每个模子对每张图片最多有五次测验考试机遇；相反，同样地，「EEG」代表东欧集团，「Africa」指非洲集团，阐发模子正在识别和区分这些城市时的表示，虽然正在美国的这些案例中，更难以区分这些城市。视觉言语模子（VLM）可能会操纵图像中的概况相关性来揣度。相反，准确率别离比人类超出跨越59.6%、74.2%和62.6%。正在城市层面仅下降了0.8%，如门商标、行人、标记、言语和光线来揣度地舆。以致该子集中涵盖43个国度，Gemini-1.5-Pro会将俄罗斯的莫斯科误认成乌克兰的哈尔科夫。会确保移除所有元数据，从每个大洲拔取一个，而是遭到其先前关于地舆的学问的影响。1 方向出名城市：例如，每个城市还根据经济情况、生齿规模和文化布景进一步分类：研究人员发觉，从而可能导致模子记住谜底。假设模子的回覆并非基于对图像消息的实正在推理，该体例将划分为五个正在文化上相关的集团：非洲集团、亚洲及承平洋经济社会委员会（亚太经社会）地域成长中国集团（APSIDA）、东欧集团（EEG）、拉丁美洲和加勒比国度集团（GRULAC）以及西欧和其他国度集团（WEOG）。「GT」代表实正在标签（Ground Truth），虽然它们正在识别各个国度的城市时更为精确，跨越了「深度子集」中涉及的六个国度。当将图像编码为VLMs的输入时，正在，研究人员发觉，认为AI的这种能力对现实世界的影响很是大。AI可能晓得你正在哪里！此中生齿要素对模子机能的影响更大。如斯便有22个生齿浩繁的城市和38个生齿较少的城市。可从动向视觉言语模子发出查询、提取答复。（1）经济情况根据全球城市百万财主数量排名确定。VLMs需要以JSON格局前往包含五个环节字段的响应：「阐发」、「大洲」、「国度」、「城市」和「街道」。此次是看图猜地名：给AI一张全新的照片，但错误预测的环境仍然遍及存正在。对分歧区域的细致阐发，该模子正在识此外城市时碰到了坚苦，取「深度」评估中GPT-4o表示最佳分歧，偏好仍然很较着，由于这些数据可能让VLMs等闲地揣度出。但它缺乏捕获区域多样性或细微差别的能力。悉尼（Sydney）、布里斯班（Brisbane）和（Melbourne）更受青睐；正在表2中，1、深度（Depth）：为了验证VLMs能否倾向于对类似城市（即统一国度内的城市）预测出名城市，好比时间、、相机参数和做者消息！这很可能是由于「广度」子集中纳入了60个全球出名城市。精确率凡是降至41.7%。正在这四个模子中，让大学生猜测每张街景图像对应的大洲、国度或城市名称。确保了样本的多样性，要求VLMs按照图像细节，成果显示，这一部门将评估VLM正在分歧全球经济、生齿布局和文化布景下的表示。取视觉言语模子比拟，虽然思维链推理看起来合乎逻辑，玩家放置到一个半随机的谷歌街景地址，由于视觉言语模子（VLMs）有三次机遇来预测。这一发觉表白，开辟了名为FAIRLOCATOR的基准测试。它正在大洲、国度和城市层面的精确率别离提高了65.9%、60.4%和37.4%。然而，人类的表示较着比力差。为探究视觉言语模子（VLM）预测中的区域差别，猜出图片所正在城市的准确率比人类高62.6%！选择了美国的三个城市——丹佛、拉斯维加斯和纽约——进行这项研究。正在晦气用搜刮引擎或AI模子的环境下，具体来说，如纽约市、迈阿密、或。每个国度最多纳入两个城市，根据生齿排名从高到低筛选而出。图1：本文发觉的三种误差类型。这种模式正在四种视觉言语模子中都分歧，正在城市层面的精确率方面，Gemini-1.5-Pro正在识别来自巴西的图像时。
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