# Des chercheurs de MBZUAI présentent un modèle de langage 3D à ancrage précis > Ground3D-LMM de MBZUAI associe texte et nuages de points 3D pour localiser et mesurer des objets et leurs parties. - URL canonique: https://newsverum.com/fr/news/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026 - Éditeur: Newsverum - Rubrique: Technologie - Pays: Émirats arabes unis - Publié: 2026-10-20T14:20:10+00:00 - Mis à jour: 2026-10-20T14:20:10+00:00 - Période de l’événement / des données: 2026-10-20 - Autres éditions: [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), [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) Ground3D-LMM, développé par des chercheurs de MBZUAI, associe des instructions textuelles à des nuages de points 3D pour localiser et mesurer des objets et leurs parties dans une scène. Selon un article de l’université publié le 20 octobre, le modèle a été entraîné et évalué avec un jeu de données construit à partir de ScanNet et ScanNet++, annotant les objets et leurs parties. Le jeu comprend environ 2,5 millions de paires question-réponse, quelque 2 500 environnements intérieurs et huit tâches. MBZUAI indique que Ground3D-LMM a dépassé d’environ 20 % d’autres systèmes sur ScanRefer sans image 2D ; il s’agit d’un résultat comparatif sur un benchmark de recherche précis. Les résultats ont été présentés à ECCV 2026. Cette étude ne démontre ni capacité robotique en conditions réelles ni fiabilité de mesures physiques. ## Données ### Résumé du jeu de données Ground3D-LMM Périmètre du jeu de données créé pour entraîner et évaluer le modèle. Méthodologie: Ces chiffres décrivent la taille et la portée approximatives d’un jeu de données de recherche ; ils ne mesurent ni Abou Dhabi ni les Émirats. Le résultat comparatif proche de 20 % sur ScanRefer est qualifié dans l’article et ne vaut pas mesure générale ou résultat de terrain. | Indicateur | Valeur | Unité | |---|---|---| | Paires de questions-réponses | 2500000 | nombre | | Environnements intérieurs | 2500 | nombre | | Tâches | 8 | nombre | Sources: · Télécharger les données: [JSON](https://newsverum.com/api/v1/articles/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026/data/ground3d-lmm-dataset-summary?lang=fr&format=json) · [CSV](https://newsverum.com/api/v1/articles/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026/data/ground3d-lmm-dataset-summary?lang=fr&format=csv) ## Sources - [Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence]() (Source vérifiée: 2026-10-20; Publié: 2026-10-20) --- Citez l’URL canonique ci-dessus. [Principes éditoriaux et corrections](https://newsverum.com/fr/editorial)