本研究提出了一种基于大型语言模型的图增强网络（TRG-Net），有效解决了骨骼动作分割中关节与动作关联被忽视的问题，显著提升了动作理解和分类性能。

本文介绍了多模态技术的进展，包括MMF-Track、UmURL和UMMAFormer等，旨在提升3D目标跟踪、动作理解和图像处理的性能。这些方法通过融合不同传感器数据和特征对齐，显著提高了在复杂场景中的识别和定位能力。