OpenCity大模型预测交通路况，零样本下表现出色，来自港大百度

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原标题：OpenCity大模型预测交通路况，零样本下表现出色，来自港大百度
关键字：交通,模型,时间,数据,时空
文章来源：量子位
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OpenCity团队投稿量子位 | 公众号 QbitAI长时间交通状况预测，可以用大模型实现了。
香港大合华南理工大学和百度，推出了长时间城市交通预测模型——OpenCity。
而且泛化能力极强，可有效应用于广泛的交通预测场景。
为了解决传统交通预测模型泛化性及长期预测能力不足的问题，研究团队新的基础模型OpenCity。
OpenCity结合了Transformer架构和图神经网络，用以模拟交通数据中复杂的时空依赖关系。
通过在大规模、异质通数据集上进行预训练，OpenCity能够学习丰富、具有泛化性的表征，这些表征可有效应用于广泛的交通预测场景。
相比于传统方法，OpenCity具有以下特点：
通用时空建模：OpenCity旨在有效处理不同空间区域和时间城市交通模式的固有多样性和变化。
卓越的零样本预测能力：与仅在目标区域训练的全样本模型相比，OpenCity展示了更优越的性能。这种显著的零样本能力突出了模型学习泛化表征的能力，使其能够无需广泛重新训练或微调即可无缝应用于新的交通环境。
快速的情境适应能力：OpenCity在不同天的时空预测任务中展现了广泛的适用性。模型只

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