我们已经见证了大型语言模型 (LLM) 的卓越能力，但仍然存在差距——他们对我们周围世界的理解中缺失了一块。他们在文本、代码和图像方面表现出色，但在真正融入我们的现实方面却遇到了困难。也就是说，到现在为止。这是人工智能领域的突破性飞跃：3D-LLM。  3D-LLM 是一种新颖的模型，它弥合了语言与我们所居住的 3D 领域之间的差距。虽然它并没有涵盖我们整个世界，但在理解塑造我们生活的关键维度和文本方面，这是一个巨大的进步。正如您将在视频中发现的那样，3D-LLM 不仅可以感知世界，还可以与之交互。您可以提出有关环境的问题、寻找物体或在空间中导航，并见证其常识性推理——让人想起我们在 ChatGPT 上经历过的令人惊叹的壮举。 有趣的是，它看到的世界可能并不像传统意义上的美丽，但它的理解却根深蒂固于点云和语言。点云是 3D 数据表示的基石，对物体和环境的空间坐标进行编码，使 AI 能够以有形的方式与现实世界交互。想想它们在自动驾驶、机器人技术和增强现实中的作用——3D-LLM 进军了这个领域。 奇怪的是，您可能想知道如何训练这样的模型来理解 3 维数据和语言。这个过程既创新又复杂，作者构建了一个独特的 3D 文本数据集。他们利用 ChatGPT 的强大功能，通过您将了解的三种不同方法收集这些数据，为每个场景创建一个全面的任务和示例存储库。 根据这个丰富的数据集，作者打造了一个能够处理文本和 3D 点云的 AI 模型。该模型获取场景，通过各种视角提取关键特征，并以与模型理解产生共鸣的形式重建它。 结果？第一个 3D-LLM 的诞生，这是一个真正看到并理解我们的世界的模型，为人工智能的演变提供了一个有趣的视角。该视频提供了整个旅程的快照，但我鼓励您探索这篇论文，以更深入地了解这项创新背后令人印象深刻的工程壮举。下面的参考文献中提供了该链接。 欣赏表演吧！ 观看视频了解更多信息：   https://youtu.be/ADlXEUqIt-8?embedable=true 参考：  ►阅读全文：https:  //www.louisbouchard.ai/3d-llm/  ►带有视频演示的项目页面：   ►代码：https:  https://vis-www.cs.umass.edu/3dllm/ //github.com/UMass-Foundation-Model/3D-LLM  ►论文：Hong 等人，2023：3D-LLM，https:  //arxiv.org/pdf/2307.12981.pdf  ►推特：https:  //twitter.com/Whats_AI  ►我的时事通讯（每周向您的电子邮件解释一个新的人工智能应用程序！）：  https://www.louisbouchard.ai/newsletter/  ►在 Patreon 上支持我：https:  //www.patreon.com/whatsai  ►加入我们的 AI Discord：https:  //discord.gg/learnaitogether

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AI 的一大进步：3D-LLM 将语言模型带入 3D 世界

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