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互动能力。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。

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。

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。

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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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。

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。

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。