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Google S2Vec：用咖啡店與公車站的位置，學出「城市的語言」
Google Research 4 月發表 S2Vec，Earth AI initiative 的一部分。模型用 self-supervised 方式從地圖上的建築、商店、交通節點學出向量，沒人告訴它「收入」是什麼，但能預測美國各社區的人口密度與 median income。透過 S2 Geometry 切分地球、用 masked autoencoder 訓練，環境變數預測較弱。
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主題：self-supervised
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