🌍 地球科学¶
📷 CVPR2026 · 3 篇论文解读
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- GeoChemAD: Benchmarking Unsupervised Geochemical Anomaly Detection for Mineral Exploration
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提出 GeoChemAD 开源基准数据集和 GeoChemFormer 框架，通过空间上下文学习与元素依赖建模实现无监督地球化学异常检测，在8个子集上平均 AUC 达到 0.7712。
- MeteorPred: A Meteorological Multimodal Large Model and Dataset for Severe Weather Event Prediction
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本文构建了首个大规模灾害天气预警多模态数据集 MP-Bench（42 万对 ERA5 气象场+预警文本），并提出能直接吃 4D 气象张量的多模态大模型 MMLM——通过三个分别作用于时间、空间、垂直气压层的即插即用融合模块，把高维气象数据对齐到 LLM 生成自然语言预警。
- SIGMA: A Physics-Based Benchmark for Gas Chimney Understanding in Seismic Images
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本文提出首个带真值标注的物理合成地震图像数据集 SIGMA——用波动方程正演+逆时偏移把含气烟囱的速度模型转成地震图像，同时给出像素级气烟囱掩码（用于检测）和"退化—干净"配对图（用于增强），并在两类任务上 benchmark 多个基线，揭示现有方法在该数据上集体吃力。