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更多文本，较少点：走向3D数据高效点语言理解
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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）的整合不断进步。
- LLMs在处理、理解和生成3D数据方面具有独特优势。
- LLMs的优势包括上下文学习、逐步推理、开放词汇能力和广泛的世界知识。
- 整合LLMs与3D数据有助于促进空间理解和互动。
- 研究涵盖了从点云到神经辐射场（NeRFs）的各种3D数据表示。
- LLMs在3D场景理解、字幕生成、问答和对话等任务中有应用。
- 整合3D和语言的其他方法也进行了简要回顾。
- 尽管取得了显著进展，但仍需创新方法以充分利用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，整理和列出了相关论文。
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