通过语言模型的视角绘制城市地图

语言模型通常会通过对城市规模、形式、基础设施、环境和功能的未明确假设来完成对城市的未指定参考。我们衡量这些假设时没有指定地点。十个开放权重检查点对来自真实形态城市中心的匿名资料进行了评估，涉及 40 个审计指标和七个领域。该设计结合了受约束的基于概率的评级、预先指定的可靠性筛选、谱系感知聚合、多个群体权重、独立的复制样本和整体配置文件验证。最明显的共同趋势有利于具有更大的已开发面积、更快的近期增长、更大的基础设施和非住宅容量以及更少的稀疏形式的城市概况。大多数符合条件的方向都会在复制数据中重复出现，并且完整配置文件的直接评级显示出与指标构建的适度一致性。考虑到城市规模和发展后，地理差异缩小，而可靠测量的配对任务表明，典型性和可取性往往密切相关。该框架对模型所认为的普通城市提出了一个模糊的概念，可以根据经验进行追踪。由此产生的证据通过语言模型的视角描绘了一幅共享但依赖于模型的城市肖像。