本文提出了一种结合Transformer架构的空间语言模型，旨在提升机器人在3D视觉定位和导航任务中的表现。研究探讨了自然语言处理与计算机视觉在机器人领域的应用，并提出了多种优化方法和框架，以增强机器人在复杂环境中的导航和任务执行能力。

本文提出了一种结合Transformer架构和DistilBert语言嵌入的空间语言模型，应用于3D视觉定位和对象预测。研究在ReferIt3D数据集上展示了竞争性表现，并探讨了多模态参考解析任务及其挑战，旨在提升机器人与人类的互动能力。此外，介绍了Chat-3D系统，能够理解3D场景指令并进行复杂推理，表现优于现有模型。

本文提出了一种可解释的3D视觉定位框架，通过锚点预测将3D定位问题转化为序列任务，提升了性能和数据效率。研究结合空间语言模型与Transformer架构，应用于机器人视觉任务，并在ReferIt3D数据集上展示了竞争性表现。此外，提出了多个新数据集和方法，推动了3D视觉定位的研究进展。