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Investigadores da MBZUAI apresentam modelo de linguagem 3D de localização detalhada

O Ground3D-LMM da MBZUAI relaciona texto a nuvens de pontos 3D para localizar e medir objetos e partes.

Ilustração conceitual de tecnologia, processadores e informações conectadas.Ilustração
Ilustração simbólica

O Ground3D-LMM, desenvolvido por investigadores da MBZUAI, combina instruções textuais com nuvens de pontos 3D para localizar e medir objetos específicos e partes de objetos numa cena. Segundo uma notícia da universidade publicada em 20 de outubro, o modelo foi treinado e avaliado com um conjunto de dados criado a partir do ScanNet e do ScanNet++, com anotações de objetos e respetivas partes.

O conjunto inclui cerca de 2,5 milhões de pares de perguntas e respostas, aproximadamente 2.500 ambientes interiores e oito tarefas. A MBZUAI informou que o Ground3D-LMM superou outros sistemas por quase 20% no ScanRefer sem usar imagens 2D; trata-se de um resultado comparativo num benchmark específico de investigação. Os resultados foram apresentados na ECCV 2026. O estudo não comprova capacidade de robôs no mundo real nem medições físicas fiáveis.

Dados

Tabela

Resumo do conjunto de dados Ground3D-LMM

Âmbito do conjunto criado para treinar e avaliar o modelo.

Pares de perguntas e respostas2500000quantidade
Ambientes internos2500quantidade
Tarefas8quantidade
Metodologia

Estes valores descrevem a dimensão e o âmbito aproximados de um conjunto de investigação, não medições de Abu Dhabi ou dos EAU. A comparação próxima de 20% no ScanRefer é contextualizada no artigo e não representa desempenho geral nem resultado no terreno.

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  • Emirados Árabes Unidos · Função do lugar: Cobertura · Tipo de lugar: país ou área · Precisão da localização: regional
    Evidência
    • Explicit preserved editorial country/region; no city or national centroid inferredmbzuai.ac.ae ↗
Versão da taxonomia: IPTC Media Topics 2026-Q2

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