从零开始为轨迹构建基础模型
人工智能
2025-11-26 v1
摘要
基础模型在人工智能中具有变革性，但对于从头构建它们，尤其是针对 mobility 轨迹，目前尚不清晰或不可见。这一教程通过演示从 GPT-2 开始针对轨迹领域构建基础模型的最小实现步骤和代码来弥合这一差距。通过简洁、逐步、代码驱动的过程，我们演示了如何为时空数据定制 GPT-2。随后，我们审查并比较了代表性的轨迹基础模型，如 TrajFM 和 TrajGPT，概述其架构创新和差异。此外，我们引入来自相关领域的补充技术，如 TimesFM 的分块方法。面向研究人员和实践者，本教程旨在解释基础模型的概念和术语，尤其是在实现层面。我们发现在为 SIGSPATIAL 社区构建和评估 mobility 基础模型方面，创建这一教育材料是恰当且必不可少的，以增强研究的清晰度和同行评审的有效性。
引用
@article{arxiv.2511.20610,
title = {Building a Foundation Model for Trajectory from Scratch},
author = {Gaspard Merten and Mahmoud Sakr and Gilles Dejaegere},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.20610},
year = {2025}
}