[Перевод] EVGeoQA: Оценка LLM в динамическом, многоцелевом геопространственном поиске

Хотя большие языковые модели (LLM) демонстрируют выдающиеся способности к рассуждению, их потенциал для целенаправленного поиска в динамичных геопространственных средах остается малоизученным. Существующие бенчмарки для геопространственных вопросно-ответных систем (GSQA) в основном сосредоточены на статическом поиске информации, упуская из виду сложность реального планирования, которое включает динамическое местоположение пользователя и составные ограничения. Чтобы восполнить этот пробел, мы представляем EVGeoQA — новый бенчмарк, построенный на сценариях зарядки электромобилей (EV), который отличается уникальной привязкой к местоположению и наличием двух целевых условий. В частности, каждый запрос в EVGeoQA явно привязан к координатам пользователя в реальном времени и объединяет две цели: саму потребность в зарядке и предпочтения по совмещенной активности (рядом со станцией). Для систематической оценки моделей в таких сложных условиях мы также предлагаем GeoRover — общую систему