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原標題：OpenCity大模型預測交通路況，零樣本下表現出色，來自港大百度
關鍵字：交通,模型,時間,數據,時空
文章來源：量子位
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內容摘要：

OpenCity團隊 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI長時間交通狀況預測，可以用大模型實現了。
香港大合華南理工大學和百度，推出了長時間城市交通預測模型——OpenCity。
而且泛化能力極強，可有效應用于廣泛的交通預測場景。
為了解決傳統交通預測模型泛化性及長期預測能力不足的問題，研究團隊新的基礎模型OpenCity。
OpenCity結合了Transformer架構和圖神經網絡，用以模擬交通數據中復雜的時空依賴關系。
通過在大規模、異質通數據集上進行預訓練，OpenCity能夠學習豐富、具有泛化性的表征，這些表征可有效應用于廣泛的交通預測場景。
相比于傳統方法，OpenCity具有以下特點：
通用時空建模：OpenCity旨在有效處理不同空間區域和時間城市交通模式的固有多樣性和變化。
卓越的零樣本預測能力：與僅在目標區域訓練的全樣本模型相比，OpenCity展示了更優越的性能。這種顯著的零樣本能力突出了模型學習泛化表征的能力，使其能夠無需廣泛重新訓練或微調即可無縫應用于新的交通環境。
快速的情境適應能力：OpenCity在不同天的時空預測任務中展現了廣泛的適用性。模型只

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