实测大模型地理坐标记忆能力：可识别宏观轮廓但难以还原街道网格

实测表明主流大模型凭借记忆只能还原海岸线和大型公园等宏观地理轮廓，在街道等细粒度网格上几乎无法准确还原。测试向六款大模型输入 41,526 个旧金山经纬度坐标进行纯记忆逆向地理编码，Gemini 4 Argon、GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Astra 在 100 米间距的高推理模式下准确率均达 86%，但 10 米分辨率街区街道最高得分仅 0.32。