# Investigadores de MBZUAI presentan un modelo lingüístico 3D de localización detallada > Ground3D-LMM de MBZUAI relaciona texto con nubes de puntos 3D para localizar y medir objetos y sus partes. - URL canónica: https://newsverum.com/es/news/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026 - Publicación: Newsverum - Sección: Tecnología - País: Emiratos Árabes Unidos - Publicado: 2026-10-20T14:20:10+00:00 - Actualizado: 2026-10-20T14:20:10+00:00 - Período del evento / de los datos: 2026-10-20 - Otras ediciones: [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), [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) Ground3D-LMM, desarrollado por investigadores de MBZUAI, combina instrucciones de texto con nubes de puntos 3D para localizar y medir objetos y partes concretas de una escena. Según una nota de la universidad del 20 de octubre, el modelo se entrenó y evaluó con un conjunto de datos creado a partir de ScanNet y ScanNet++, con anotaciones de objetos y sus partes. El conjunto contiene unos 2,5 millones de pares de preguntas y respuestas, alrededor de 2.500 entornos interiores y ocho tareas. MBZUAI informó que Ground3D-LMM superó a otros sistemas por cerca del 20% en ScanRefer sin usar imágenes 2D; es un resultado comparativo en una prueba de investigación específica. Los resultados se presentaron en ECCV 2026. El estudio no demuestra capacidad robótica en el mundo real ni mediciones físicas fiables. ## Datos ### Resumen del conjunto Ground3D-LMM Alcance del conjunto creado para entrenar y evaluar el modelo. Metodología: Estas cifras describen el tamaño y alcance aproximados de un conjunto de investigación; no son mediciones de Abu Dabi ni de los EAU. La comparación cercana al 20% en ScanRefer se presenta con la salvedad correspondiente y no equivale a rendimiento general ni a un resultado de campo. | Indicador | Valor | Unidad | |---|---|---| | Pares de preguntas y respuestas | 2500000 | cantidad | | Entornos interiores | 2500 | cantidad | | Tareas | 8 | cantidad | Fuentes: · Descargar datos: [JSON](https://newsverum.com/api/v1/articles/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026/data/ground3d-lmm-dataset-summary?lang=es&format=json) · [CSV](https://newsverum.com/api/v1/articles/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026/data/ground3d-lmm-dataset-summary?lang=es&format=csv) ## Fuentes - [Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence]() (Fuente comprobada: 2026-10-20; Publicado: 2026-10-20) --- Cite la URL canónica indicada arriba. [Principios editoriales y correcciones](https://newsverum.com/es/editorial)