EarthJev发布：基于Qwen3.5-0.8B的遥感问答模型
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EarthJev发布：基于Qwen3.5-0.8B的遥感问答模型
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AI 综述
EarthJev 是一款 0.8B 参数模型，通过 Qwen3.5-0.8B 视觉编码器处理 Sentinel-2 多光谱数据，无需生成 token 即可回答遥感问题。 单题推理耗时 19.9 毫秒，比多模态语言模型快 4.3 至 8.7 倍；在 36,028 道测试题上准确率为 86.0%，校准误差为 0.006。
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最新进展11月3日 13:00
EarthJev：基于 Qwen3.5-0.8B 的 Sentinel-2 土地覆盖校准非生成式回答模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · AIEarthJev：基于 Qwen3.5-0.8B 的 Sentinel-2 土地覆盖校准非生成式回答模型
EarthJev 是一款 0.8B 参数模型，通过 Qwen3.5-0.8B 视觉编码器处理 Sentinel-2 多光谱数据，无需生成 token 即可回答遥感问题。 单题推理耗时 19.9 ms，比多模态语言模型快 4.3 至 8.7 倍；在 36,028 道测试题上准确率为 86.0%，校准误差（ECE）为 0.006。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。