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多模态语言模型中的粗糙对应引发三维时空理解
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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LLMs在上下文学习、逐步推理、开放词汇能力和广泛世界知识等方面的优势。
- 研究涵盖了从点云到神经辐射场（NeRFs）等多种3D数据表示。
- 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。
- 指出整合3D和语言的其他方法，并强调创新方法的必要性。
- 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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