# MBZUAI araştırmacıları nesne ve parça düzeyinde 3B dil modelini tanıttı

> MBZUAI araştırmacılarının Ground3D-LMM modeli, metin istemlerini 3B nokta bulutlarıyla eşleştirerek nesne ve parçaları bulup ölçmeyi amaçlıyor.

- Kalıcı adres: https://newsverum.com/tr/news/mbzuai-ground3d-lmm-fine-grained-3d-grounding-2026
- Yayıncı: Newsverum
- Bölüm: Teknoloji
- Ülke: Birleşik Arap Emirlikleri
- Yayın: 2026-10-20T14:20:10+00:00
- Güncelleme: 2026-10-20T14:20:10+00:00
- Olay / veri dönemi: 2026-10-20
- Diğer sürümler: [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), [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)

MBZUAI araştırmacılarının geliştirdiği Ground3D-LMM, metin istemlerini 3B nokta bulutu verisiyle eşleştirerek sahnedeki belirli nesne ve parçaları bulmayı ve ölçmeyi amaçlıyor. Üniversitenin 20 Ekim tarihli haberine göre çalışma, ScanNet ve ScanNet++ veri kümelerinden oluşturulan nesne ve parça açıklamalarını kullanan bir veri setiyle eğitilip sınandı.

Veri seti yaklaşık 2,5 milyon soru-cevap çifti, yaklaşık 2.500 iç mekân ve sekiz görevi kapsıyor. MBZUAI, modelin ScanRefer karşılaştırmasında 2B görüntü kullanmadan diğer sistemleri yaklaşık yüzde 20 oranında geçtiğini bildirdi; bu, belirli araştırma testine ait karşılaştırmalı sonuçtur. Bulgular ECCV 2026’da sunuldu. Çalışma, gerçek dünyadaki robot yeteneği veya güvenilir fiziksel ölçüm kanıtı değildir.

## Veriler

### Ground3D-LMM veri seti özeti

Araştırmacıların model eğitimi ve değerlendirmesi için oluşturduğu veri kümesinin kapsamı.

Yöntem: Bunlar araştırma veri kümesinin yaklaşık hacim ve kapsam değerleridir; Abu Dabi veya BAE ölçümleri değildir. Modelin ScanRefer karşılaştırmasında bildirdiği yaklaşık üstünlük haber metninde nitelikli biçimde aktarılır; genel performans veya saha sonucu olarak yorumlanmamalıdır.

| Gösterge | Değer | Birim |
|---|---|---|
| Soru-cevap çiftleri | 2500000 | adet |
| İç mekân ortamları | 2500 | adet |
| Görevler | 8 | adet |

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

## Kaynaklar

- [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>) (Kaynak kontrolü: 2026-10-20; Yayın: 2026-10-20)

---

Alıntı için yukarıdaki kalıcı adresi kullanın. [Yayın ilkeleri ve düzeltmeler](https://newsverum.com/tr/editorial)