EVALUATION WORKSPACE

一张地图，检验世界知识。

上传海陆判断，查看模型如何把地理知识转化为地图。

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标准采样网格90 × 180北到南，西到东 · 2° 间隔

每份答案采样点16,200陆地 = 1 / 白色 · 水域 = 0 / 黑色

实验提示词

复制给待测模型，生成答案后在下方提交评估。

参考链接 · Linux DO

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请完成一次“仅凭已有地理知识重建世界海陆地图”的实验，并交付可运行脚本、判断矩阵和最终图片。
实验目的是评估你能将已有地理知识转化为怎样的地图，不追求精确海岸线。
一、知识来源与方法

不得联网搜索、读取真实地图、调用地理数据库、使用海陆判断库或读取标准答案。
允许凭已有知识手写近似大陆轮廓、岛屿轮廓、地理范围及其他判断规则。
允许脚本通过上述规则自动判断每个采样点，无需对每个点分别进行一次语言模型推理。
不得使用图像生成模型。
不确定时采用你认为最可能的近似，不要仅因无法精确判断而停止。
明确说明实际使用的方法，不要将轮廓规则的计算结果描述成逐点独立推理。
二、采样坐标
采用 WGS84 十进制度：
纬度为 89、87、85……-89，共 90 行；
经度为 -179、-177、-175……179，共 180 列。
共 16,200 个采样点，全部必须有判断结果。
三、分类定义
1=陆地，0=水域。
大陆、岛屿、内陆湖泊以及覆盖陆地的冰雪算作陆地。
海洋及被海冰覆盖的海洋算作水域。
海上的浮冰和浮动冰架算作水域。
四、脚本与矩阵
编写可运行的 Python 脚本，把你凭知识编写的规则完整保存在脚本中。
脚本须自动生成完整的 90×180 判断矩阵。
CSV 不含表头，每行 180 个值，只允许出现 0 和 1，不允许留空。
脚本不得下载或查询任何地理数据。
五、图片
将矩阵直接转换为图片：
白色表示陆地，黑色表示水域。
从上到下为北到南，从左到右为西到东。
原始图片为 180×90 像素，采用最近邻放大至 1440×720。
不得平滑、修补海岸线或美化结果。
六、验证与交付
运行脚本并检查：
矩阵为 90×180，共 16,200 个有效值；
图片仅包含黑色和白色；
图片尺寸及最近邻放大符合要求。
直接展示最终图片，并提供：
可运行的 Python 脚本；
原始判断矩阵 CSV；
180×90 原始 PNG；
1440×720 放大 PNG。
正文简要说明方法和运行依赖即可，不必列出全部坐标。
请直接完成，不必再次确认是否允许知识近似规则。
如果确实无法完成，说明具体原因及已完成数量，不得把缺失结果伪装为完整结果。

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支持原始矩阵与任意倍率黑白地图