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官方账号arXiv cs.LG@Marc Girona-Mata, Jakob Gawlikowski, Sumit Goski, Gautier Bardi de Fourtou, Valentin T. Bickel, Ben Moseley, Abigail Calzada-Diaz, Sylvester Kaczmarek, Raúl Ramos-Pollán
推荐理由：LunarFM把三个月球任务的六种仪器数据整合成一个模型，能直接做资源识别和地质分类，开源数据集和代码。
月球表面
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7月27日
10:57
LunarFM是一个多模态基础模型，整合了来自3次月球任务的6种仪器数据，将18个输入通道映射到共享嵌入空间。该模型支持相似性搜索、少样本资源映射、矿物丰度回归和地质单元分类等下游任务。研究提供了从南纬70°到北纬70°的机器学习就绪数据集，以及预训练的多模态掩码自编码器。模型输出768维的月球表面属性表示，代码和数据均已开源。