Machinelearning

🌟GeoVista: модель для визуальной геолокации. Tencent в коллаборации с ведущими китайскими университетами выложила в открытый доступ модель GeoVista, которая предлагает интересный подход к решению проблемы "где сделано это фото" - она делает ставку на активный майнинг данных из внешних источников. Система на архитектуре Qwen2.5-VL-7B-Instruct использует 2 инструмента: функцию зума и поисковый движок, подтягивающий до 10 релевантных ссылок с платформ Tripadvisor, Pinterest и Wikipedia и социальных сетей. Модель самостоятельно решает, в какой момент задействовать тот или иной инструмент, что, по сути, имитирует ход мыслей человека-расследователя. GeoVista обучалась сначала (SFT) на 2 тыс. примерах, а потом (RL) уже на 12 тыс. примерах. Для балансировки RL собрали кастомную систему вознаграждений, привязанную к географической точности: правильный ответ на уровне города ценится выше, чем попадание в провинцию или страну. Готовую модель прогнали на собственном бенчмарке GeoBench. На нем GeoVista показала 92,6% точности при определении страны, 79,6% региона и 72,7% - конкретного города. Легче всего модели даются панорамы (79,5% точности на уровне города) и стандартные фото (72,2%), а вот спутниковые снимки остаются ахиллесовой пятой, здесь показатель падает до 44,9%. Если сравнивать с закрытыми моделями, то GeoVista дышит в спину Gemini 2.5 Flash (73,3% на уровне города) и заметно обходит GPT-5, который показал лишь 67,1%. Лидером пока остается Gemini 2.5 Pro с результатом 78,98%, а вот другие открытые модели (Mini-o3-7B), безнадежно отстают с показателем 11,3%. В метриках физического расстояния разрыв с топами ощутим сильнее. 52,8% предсказаний GeoVista попали в радиус 3 километров от реальной точки, при этом медианное отклонение составило 2,35 километра. Для сравнения, Gemini 2.5 Pro укладывается в 3-километровую зону в 64,45% случаев с медианным отклонением всего в 800 метров. Даже GPT-5, проигравший в общей точности, показал медиану в 1,86 км. Помимо модели, команда опубликовала и сам датасет GeoBench: 1142 изображения из 66 стран и 108 городов. В выборку вошли 512 обычных фотографий, 512 панорам и 108 спутниковых снимков. Главное отличие этого набора от аналогов вроде OpenStreetView-5M - жесткая фильтрация. Разработчики намеренно удалили "нелокализуемые" изображения: крупные планы еды или типичные пейзажи без примет и слишком очевидные достопримечательности, чтобы исключить легкие победы для алгоритмов. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Страница проекта 🟡Набор моделей 🟡Arxiv 🟡Датасет 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#GeoVista#Tencent