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利用数据图在大型机器人任务环境中扩展 3D 推理
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文综述了将大型语言模型（LLMs）与三维空间数据（3D-LLMs）整合的方法，强调了它们在空间理解和互动方面的潜力。研究涵盖了各种3D数据表示和应用，同时也强调了创新方法的必要性。该综述旨在为未来的研究规划一个探索和扩展3D-LLMs能力的道路。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）与三维空间数据（3D-LLMs）的整合为空间理解和互动提供了新能力。
- 本文综述了使LLMs处理、理解和生成3D数据的方法，强调其独特优势。
- 研究涵盖了多种3D数据表示，如点云和神经辐射场（NeRFs）。
- 分析了3D-LLMs在场景理解、字幕生成、问答和对话等任务中的应用。
- 强调了创新方法对于充分利用3D-LLMs潜力的必要性。
- 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，整理和列出了相关论文。
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