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分析大语言模型辅助3D场景操作的多模态互动策略
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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交互能力。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
- 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交互能力。
- 本文综述了使LLMs能够处理、理解和生成3D数据的方法。
- 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。
- 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。
- 探讨了3D场景理解、字幕生成、问答和对话等任务中的应用。
- 指出利用3D-LLMs的全部潜力需要创新方法。
- 本文旨在为未来的研究规划探索和扩展3D-LLMs能力的道路。
- 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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