从 LEO 与 Beacon3D 看，三维场景理解的未来路径在哪？

文章预览

在当今人工智能领域，三维场景理解能力是具身通用智能体（如LEO）的一项关键能力。随着机器人技术和计算机视觉的发展，研究者们越来越意识到，单纯依赖二维图像无法有效捕捉复杂的空间关系和环境细节。因此，如何让智能体在三维环境中更好地感知、推理和行动成为了一个重要课题。LEO正是基于以物体为中心的三维点云表征与语言模型，展示了其在三维场景理解及具身交互等任务中的出色表现。 深蓝学院邀请了北京大学的黄江勇博士， 给大家分享他们团队构建的 首个三维世界中的具身多任务多模态的通才智能体LEO ，并介绍三维场景理解的评估基准Beacon3D。 来源｜深蓝学院-16子方向交流群 （文末扫码，参与黄江勇博士他们 的 最新研究工作分享 ） 1 — 三维场景理解研究现状 利用来自大语言模型 （LLM） 的知识，最近的机器学习模型在 自 ………………………………