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Aprendizaje especializado de grandes modelos: incorporación del conocimiento de diseño de la morfología espacial urbana en un modelo de generación de imágenes
Autor:NIU Xinyi, LIU Sihan, SANG Tian, GU Ruixing, WU Xuefei, WANG Jiang

Resumen: La principal dificultad para construir un gran modelo especializado sobre la base de un gran modelo general consiste en incorporar de forma eficaz el conocimiento profesional del dominio al modelo general. En el diseño de la morfología espacial urbana existe una gran cantidad de conocimiento tácito, y el carácter de política pública del urbanismo exige que este conocimiento se transmita al público con eficiencia. Aprovechando la capacidad singular de los grandes modelos para aprender y transmitir conocimiento tácito, este artículo propone un marco técnico que integra el conocimiento de diseño de la morfología espacial urbana en un modelo general de generación de imágenes mediante aprendizaje especializado. Tomando la orientación de diseño como núcleo, se ordenan el conocimiento tácito y el conocimiento explícito del diseño de la morfología espacial para guiar el aprendizaje especializado de los grandes modelos, y se realiza, mediante ajuste fino del gran modelo, la incorporación de dicho conocimiento al modelo general de generación de imágenes. Con la renovación de espacios públicos comunitarios como caso, se construye un gran modelo especializado que incorpora conocimiento de diseño de la morfología espacial urbana. La aplicación muestra que el modelo especializado puede desempeñar un papel clave en la transmisión eficiente del conocimiento tácito, mejorar la eficacia de la comunicación en la renovación comunitaria y apoyar de manera efectiva el diseño participativo.

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