# باحثو MBZUAI يعرضون نموذجاً لغوياً ثلاثي الأبعاد للتحديد الدقيق

> يربط نموذج Ground3D-LMM من MBZUAI المطالبات النصية بسحب نقطية ثلاثية الأبعاد لتحديد الأجسام وأجزائها وقياسها.

- الرابط الدائم: https://newsverum.com/ar/news/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026
- الناشر: Newsverum
- القسم: التكنولوجيا
- البلد: الإمارات العربية المتحدة
- نُشر: 2026-10-20T14:20:10+00:00
- آخر تحديث: 2026-10-20T14:20:10+00:00
- فترة الحدث / البيانات: 2026-10-20
- النسخ الأخرى: [Türkçe](https://newsverum.com/tr/news/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026.md), [English](https://newsverum.com/en/news/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026.md), [Français](https://newsverum.com/fr/news/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026.md), [Español](https://newsverum.com/es/news/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026.md), [Deutsch](https://newsverum.com/de/news/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026.md), [Português](https://newsverum.com/pt/news/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026.md)

يستخدم نموذج Ground3D-LMM، الذي طوره باحثون في جامعة MBZUAI، مطالبات نصية مع بيانات سحب نقطية ثلاثية الأبعاد لتحديد أجسام وأجزاء محددة وقياسها داخل المشهد. وذكر تقرير الجامعة في 20 أكتوبر أن تدريب النموذج وتقييمه استندا إلى مجموعة بيانات أنشئت من ScanNet وScanNet++ وتضم تعليقات على الأجسام وأجزائها.

تضم مجموعة البيانات نحو 2.5 مليون زوج من الأسئلة والأجوبة في قرابة 2,500 بيئة داخلية وثماني مهام. وقالت MBZUAI إن Ground3D-LMM تجاوز أنظمة أخرى بنحو 20% في اختبار ScanRefer من دون استخدام صور ثنائية الأبعاد؛ وهذه نتيجة مقارنة ضمن معيار بحثي محدد. وعُرضت النتائج في ECCV 2026. ولا تثبت الدراسة قدرة روبوتات واقعية أو موثوقية القياس المادي.

## البيانات

### ملخص مجموعة بيانات Ground3D-LMM

نطاق مجموعة البيانات التي أعدها الباحثون لتدريب النموذج وتقييمه.

المنهجية: تصف هذه الأرقام الحجم والنطاق التقريبيين لمجموعة بيانات بحثية، ولا تمثل قياسات لأبوظبي أو الإمارات. وتُذكر نتيجة المقارنة التي تقارب 20% في ScanRefer بتحفظ، ولا ينبغي تفسيرها كأداء عام أو نتيجة ميدانية.

| المؤشر | القيمة | الوحدة |
|---|---|---|
| أزواج أسئلة وأجوبة | 2500000 | عدد |
| بيئات داخلية | 2500 | عدد |
| مهام | 8 | عدد |

المصادر: <https://mbzuai.ac.ae/news-events/news/building-llm-can-reason-about-the-physical-3d-world-fine-grained-level> · تنزيل البيانات: [JSON](https://newsverum.com/api/v1/articles/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026/data/ground3d-lmm-dataset-summary?lang=ar&format=json) · [CSV](https://newsverum.com/api/v1/articles/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026/data/ground3d-lmm-dataset-summary?lang=ar&format=csv)

## المصادر

- [Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence](<https://mbzuai.ac.ae/news-events/news/building-llm-can-reason-about-the-physical-3d-world-fine-grained-level>) (تاريخ مراجعة المصدر: 2026-10-20; نُشر: 2026-10-20)

---

استخدم الرابط الدائم أعلاه عند الاقتباس. [معايير النشر والتصحيحات](https://newsverum.com/ar/editorial)