几何代数与大型语言模型结合：在三维交互可控场景中对分开网格进行基于指令的转换
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。文中介绍了一种大规模语言模型（LLMs）与共形几何代数（CGA）的新型集成方法，从而革新可控的 3D 场景编辑，特别是对象重新定位任务。通过使用 CGA 作为强大的形式化语言，我们的系统 shenlong 能够精确建模所需的空间变换，由已经训练好的 LLMs 利用零样本学习的能力，将自然语言指令转化为 CGA 操作，然后应用于场景，实现 3D...
介绍了将大规模语言模型（LLMs）与共形几何代数（CGA）结合的新集成方法，用于改进可控的3D场景编辑。系统shenlong使用CGA作为形式化语言，将自然语言指令转化为CGA操作，并应用于场景，实现3D场景内的精确空间变换。shenlong能够显著减少LLMs的响应时间并提高成功率，显示了其在3D场景编辑方面的潜力，提高可访问性，并推动教育、数字娱乐和虚拟现实等领域的创新。
