Niantic網站上的一篇博客文章引起了眾多關注口袋妖怪去由於該公司對其工作的冗長描述，粉絲和精通技術的人們都通過其應用程序對機器學習供電的地理種族模型進行了冗長的描述。這意味著您，您可能在建立它方面發揮了作用。
有關的博客文章，標題為“建立大型地理空間模型以實現空間智能“指出，通過Niantic的視覺定位系統，它收集了很多數據並通過大量培訓使其地球種族模型（謝謝）404媒體）。
“作為Niantic視覺定位系統（VPS）的一部分，我們已經培訓了超過5000萬個神經網絡，具有超過150萬億個參數，可在一百萬個地點進行操作。在我們的願景中，我們對大型地理空間（LGM）的願景這些本地網絡將有助於全球大型模型，對地理位置的共同理解，並理解尚未完全掃描的地方。”
好的，所以這裡可能有一些大問題。首先，這種地球種族模型實際上是什麼？好吧，簡單地說，它將幫助計算機滲透和瀏覽現實環境。正如上述博客文章中佈置的那樣，這實際上對技術的意義是，諸如Ar眼鏡，機器人和自主系統之類的東西將更好地在街上行走，而無需努力識別他們走向他們的燈柱。
https://bsky.app/profile/josephcox.bsky.social/post/3lbcr7erh2c2r
第二個問題，這個視覺定位系統是什麼？好吧，Pokemon Go玩家可能會通過遊戲的AR映射工具的鏡頭知道這一點。這些在現場研究任務中有一部分，並讓玩家掃描世界各地的遊戲獎勵。 VPS，正如另一篇Niantic博客文章中所解釋的，有點技術，可以更好地將AR內容映射到現實世界中。因此，從簡單的角度來看，遊戲的映射方式停止到當地博物館，而不是酒吧廁所。
Niantic州現在已經在其許多遊戲中掃描了其用戶超過1000萬個地點，甚至提供了一張熱圖，以顯示大多數數據已在日本，美國沿海和中歐收集。人工智能和機器學習模型已獲得了當之無愧的不良包裹，用於在一堆無用的shite中使用。但是，如果您正在接受AI開發的工作，那麼就AR而言，這確實表明了真正的技術改進。人們只是希望您沒有使用Pokemon去掃描整個房子，以供Niantic掃描，以免現實生活中的Metacross像閃亮一樣折斷您的浴室門。
您如何看待這一切？就個人而言，至少在我們有一個很好的解決方案解決能源危機之前，我在很大程度上反對AI技術，但也許您會有所不同！在下面讓我們知道。
Kathrine 
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