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少说话，多行动：研究大型语言模型在3D具身环境中的物理常识
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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
大型语言模型（LLMs）与三维空间数据（3D-LLMs）的结合增强了对物理空间的理解与互动能力。本文综述了LLMs处理3D数据的方法，强调其在上下文学习、推理和空间理解方面的优势，分析了不同3D数据表示的应用，并指出未来研究需创新方法以充分发挥3D-LLMs的潜力。
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关键要点
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大型语言模型（LLMs）与三维空间数据（3D-LLMs）的整合增强了对物理空间的理解与互动能力。
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本文综述了使LLMs能够处理、理解和生成3D数据的方法。
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强调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。
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分析了不同3D数据表示（如点云和神经辐射场）与LLMs的整合应用。
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探讨了3D场景理解、字幕生成、问答和对话等任务中的应用。
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指出利用3D-LLMs的全部潜力需要创新方法。
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本文旨在为未来研究规划探索和扩展3D-LLMs能力的道路。
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建立了一个项目页面，整理和列出了与主题相关的论文。
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