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LLMI3D：通过单张2D图像赋能大语言模型的3D感知
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文综述了大型语言模型（LLMs）与三维空间数据（3D-LLMs）的整合进展，强调了它们在处理、理解和生成3D数据方面的能力。同时，指出了LLMs在上下文学习、逐步推理、开放词汇能力和广泛的世界知识等方面的独特优势，并强调了它们在促进空间理解和互动方面的潜力。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）与三维空间数据（3D-LLMs）的整合进展显著。
- LLMs在处理、理解和生成3D数据方面具有独特优势。
- LLMs在上下文学习、逐步推理、开放词汇能力和广泛的世界知识等方面表现突出。
- 整合3D数据与LLMs可促进空间理解和互动。
- 研究涵盖多种3D数据表示，如点云和神经辐射场（NeRFs）。
- LLMs在3D场景理解、字幕生成、问答和对话等任务中应用广泛。
- 整合3D和语言的方法需要创新以充分发挥3D-LLMs的潜力。
- 本文旨在为未来研究规划探索和扩展3D-LLMs能力的道路。
- 建立了项目页面，整理与主题相关的论文。
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