绘制现代世界：S2Vec 如何学习城市的语言

Google Research 推出自监督框架 S2Vec，利用 S2 Geometry 将城市建筑环境特征栅格化为多层图像，并通过掩码自编码（MAE）学习通用地理空间嵌入向量。该模型在无监督条件下捕捉空间关系，在全美人口密度和中位数收入等零样本地理迁移预测任务中表现优异，且与图像嵌入结合的多模态融合能进一步提升预测表现。