NYU Tandon 团队提出 GeoAI 框架，用 LSTM 与 LLaMA 辅助城市交通规划

纽约大学 Tandon 学院的 Anton Rozhkov 团队开发了一套 GeoAI 框架，将交通预测、空间映射与本地部署的 LLaMA 大模型结合，并用纽约市 2009–2024 年交通数据测试，LSTM 在 2021–2024 年未见数据上的平均预测误差约 343 辆/日，比 ARIMA 的约 418 辆改善约 18%。