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LLMs 跨入 3D 世界：多模态大语言模型对 3D 任务的调查与元分析
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
这篇综述介绍了大型语言模型（LLMs）与三维空间数据（3D-LLMs）的整合进展，以及它们在理解和与物理空间互动方面的潜力。文章讨论了不同的方法，使LLMs能够处理、理解和生成3D数据，并分析了它们在各种任务中的应用。文章强调了创新方法的必要性，并为未来的研究规划了一个探索和扩展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）的整合进展显著。
- LLMs能够处理、理解和生成3D数据的方法多样。
- 3D-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方面具有独特优势。
- 3D-LLMs在空间理解和互动方面对人工智能系统的促进作用显著。
- 研究涵盖了从点云到神经辐射场（NeRFs）等多种3D数据表示。
- 3D-LLMs在3D场景理解、字幕生成、问答和对话等任务中的应用广泛。
- 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。
- 本文为未来研究规划了探索和扩展3D-LLMs能力的道路。
- 建立了项目页面，整理和列出了与主题相关的论文。
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