# MBZUAI-Forschende stellen 3D-Sprachmodell für präzise Objektverortung vor > Ground3D-LMM der MBZUAI verknüpft Texteingaben mit 3D-Punktwolken, um Objekte und Teile zu finden und zu vermessen. - Kanonische URL: https://newsverum.com/de/news/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026 - Herausgeber: Newsverum - Rubrik: Technologie - Land: Vereinigte Arabische Emirate - Veröffentlicht: 2026-10-20T14:20:10+00:00 - Aktualisiert: 2026-10-20T14:20:10+00:00 - Ereignis- oder Datenzeitraum: 2026-10-20 - Weitere Ausgaben: [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), [العربية](https://newsverum.com/ar/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), [Português](https://newsverum.com/pt/news/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026.md) Ground3D-LMM, entwickelt von Forschenden der MBZUAI, verbindet Texteingaben mit 3D-Punktwolken, um bestimmte Objekte und Objektteile in einer Szene zu finden und zu vermessen. Laut einem Hochschulbeitrag vom 20. Oktober wurde das Modell mit einem aus ScanNet und ScanNet++ erstellten Datensatz trainiert und geprüft, der Objekte und ihre Teile annotiert. Der Datensatz umfasst rund 2,5 Millionen Frage-Antwort-Paare, etwa 2.500 Innenräume und acht Aufgaben. MBZUAI zufolge übertraf Ground3D-LMM andere Systeme bei ScanRefer ohne 2D-Bilder um knapp 20 Prozent; dies ist ein Vergleichsergebnis auf einem bestimmten Forschungsbenchmark. Die Ergebnisse wurden auf der ECCV 2026 vorgestellt. Die Studie belegt weder Robotikfähigkeit in der realen Welt noch zuverlässige physische Messungen. ## Daten ### Zusammenfassung des Ground3D-LMM-Datensatzes Umfang des für Training und Bewertung erstellten Datensatzes. Methodik: Diese Angaben beschreiben den ungefähren Umfang eines Forschungsdatensatzes und sind keine Messwerte für Abu Dhabi oder die VAE. Der im Beitrag eingeordnete ScanRefer-Vergleich von knapp 20 Prozent ist kein allgemeiner Leistungs- oder Praxistest. | Indikator | Wert | Einheit | |---|---|---| | Frage-Antwort-Paare | 2500000 | Anzahl | | Innenraumumgebungen | 2500 | Anzahl | | Aufgaben | 8 | Anzahl | Quellen: · Daten herunterladen: [JSON](https://newsverum.com/api/v1/articles/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026/data/ground3d-lmm-dataset-summary?lang=de&format=json) · [CSV](https://newsverum.com/api/v1/articles/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026/data/ground3d-lmm-dataset-summary?lang=de&format=csv) ## Quellen - [Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence]() (Quelle geprüft: 2026-10-20; Veröffentlicht: 2026-10-20) --- Zitieren Sie die oben angegebene kanonische URL. [Redaktionsstandards und Korrekturen](https://newsverum.com/de/editorial)