空间理解模型 SpatialLM 正式发布首份技术报告
近日,空间理解模型SpatialLM正式发布首份技术报告。这一模型此前曾与DeepSeek-V3、通义千问Qwen2.5-Omni一起登上全球最大的开源社区HuggingFace全球趋势榜前三。 作为一款将大语言模型扩展到3D空间理解任务中的模型,SpatialLM能从3D点云输入生成结构化的空间场景描述,这一过程突破了大语言模型对物理世界几何与空间关系的理解局限,让机器具备空间认知与推理能力,为具身智能等相关领域提供空间理解基础训练框架。 在开源后经过广泛的实际验证,本次技术报告聚焦SpatialLM 1.1升级版本,其不仅包含了详细的消融实验与训练配方,还在点云编码方式、分辨率、用户指定识别类目等维度上实现优化。 多项基准测试数据显示:该模型在任务数据集微调后,在空间布局识别、3D物体检测任务中,均达到了相比与最新专业模型持平或更优的效果。 本次报告重点围绕算法框架和训练数据两方面展开。 在算法架构方面,SpatialLM将大语言模型(LLMs)扩展到3D空间理解任务中,特别在结构化室内建模领域实现了重要突破。 这一技术路线打破了传统任务专属架构(task-specific arc...
