論文の概要: MoveFM-R: Advancing Mobility Foundation Models via Language-driven Semantic Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.22403v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 14:31:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.503074
• Title: MoveFM-R: Advancing Mobility Foundation Models via Language-driven Semantic Reasoning
• Title（参考訳）: MoveFM-R:言語駆動のセマンティック推論によるモビリティファウンデーションモデルの改善
• Authors: Fanjin Meng, Yuan Yuan, Jingtao Ding, Jie Feng, Chonghua Han, Yong Li,
• Abstract要約: モビリティ・ファンデーション・モデル(MFM)は、人間の動きパターンのモデリングを進歩させたが、データスケールと意味理解の制限により天井に面している。 本稿では,言語駆動型セマンティック推論機能を活用することで,モビリティ基盤モデルの潜在能力を最大限に活用する新しいフレームワークであるMoveFM-Rを提案する。 MoveFM-Rは、地理的言語ギャップを埋めるために意味的に拡張された位置エンコーディング、進歩的なカリキュラム、対話的な自己回帰メカニズムの3つの中心的なイノベーションに基づいて構築されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.430772832222793
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mobility Foundation Models (MFMs) have advanced the modeling of human movement patterns, yet they face a ceiling due to limitations in data scale and semantic understanding. While Large Language Models (LLMs) offer powerful semantic reasoning, they lack the innate understanding of spatio-temporal statistics required for generating physically plausible mobility trajectories. To address these gaps, we propose MoveFM-R, a novel framework that unlocks the full potential of mobility foundation models by leveraging language-driven semantic reasoning capabilities. It tackles two key challenges: the vocabulary mismatch between continuous geographic coordinates and discrete language tokens, and the representation gap between the latent vectors of MFMs and the semantic world of LLMs. MoveFM-R is built on three core innovations: a semantically enhanced location encoding to bridge the geography-language gap, a progressive curriculum to align the LLM's reasoning with mobility patterns, and an interactive self-reflection mechanism for conditional trajectory generation. Extensive experiments demonstrate that MoveFM-R significantly outperforms existing MFM-based and LLM-based baselines. It also shows robust generalization in zero-shot settings and excels at generating realistic trajectories from natural language instructions. By synthesizing the statistical power of MFMs with the deep semantic understanding of LLMs, MoveFM-R pioneers a new paradigm that enables a more comprehensive, interpretable, and powerful modeling of human mobility. The implementation of MoveFM-R is available online at https://anonymous.4open.science/r/MoveFM-R-CDE7/.
• Abstract（参考訳）: モビリティ・ファンデーション・モデル(MFM)は、人間の動きパターンのモデリングを進歩させたが、データスケールと意味理解の制限により天井に面している。 大規模言語モデル(LLM)は強力な意味論的推論を提供するが、物理的に妥当な移動軌跡を生成するのに必要な時空間統計の自然的理解は欠如している。 これらのギャップに対処するために,言語駆動のセマンティック推論機能を活用することで,モビリティ基盤モデルの潜在能力を最大限に活用する新しいフレームワークであるMoveFM-Rを提案する。 連続的な座標座標と離散言語トークンの語彙ミスマッチと、MFMの潜在ベクトルとLLMのセマンティックワールドの間の表現ギャップである。 MoveFM-Rは、地理的・言語ギャップを埋める意味的に拡張された位置符号化、LCMの推論とモビリティパターンを整合させるプログレッシブカリキュラム、条件付き軌道生成のための対話的自己回帰機構の3つの中心的イノベーションに基づいて構築されている。 大規模な実験により、MoveFM-R は既存の MFM ベースおよび LLM ベースラインを大幅に上回ることが示された。 また、ゼロショット設定で堅牢な一般化を示し、自然言語命令からリアルな軌跡を生成するのに優れている。 MFMの統計力をLLMの深い意味的理解と組み合わせることで、MoveFM-Rはより包括的で解釈可能で強力な人間の移動性モデリングを可能にする新しいパラダイムを開拓した。 MoveFM-Rの実装はhttps://anonymous.4open.science/r/MoveFM-R-CDE7/で公開されている。

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