OpenCity大模型預測交通路況，零樣本下表現(xiàn)出色，來自港大百度

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原標題：OpenCity大模型預測交通路況，零樣本下表現(xiàn)出色，來自港大百度
關鍵字：交通,模型,時間,數(shù)據(jù),時空
文章來源：量子位
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內(nèi)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(xiàn)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(tǒng)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(jié)合了Transformer架構(gòu)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡，用以模擬交通數(shù)據(jù)中復雜的時空依賴關系。
通過在大規(guī)模、異質(zhì)通數(shù)據(jù)集上進行預訓練，OpenCity能夠?qū)W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(tǒng)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(qū)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(qū)域訓練的全樣本模型相比，OpenCity展示了更優(yōu)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(diào)即可無縫應用于新的交通環(huán)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(xiàn)了廣泛的適用性。模型只

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