一个非常棒的3D室内场景带语义数据集，感觉很适合用来训练空间计算和3D跨模态相关的大模型~！😮

3D-GRAND - A Million-Scale Dataset for 3D-LLMs with Better Grounding and Less Hallucination

🧐3D-GRAND提供了一个包含40,087个家庭场景和620万条密集场景语言指令的大规模数据集，通过3D-POPE基准评估系统，有效减少了3D-LLMs中的幻觉现象，显著提升了模型的基础能力。

➡️链接：http://t.cn/A6QzKcsF

✨重点
●🏠**3D-GRAND数据集**：包含40,087个家庭场景和620万条场景语言指令，为3D-LLMs提供了丰富的训练数据。
●💡**关键技术**：通过指令调优，3D-GRAND显著减少了3D-LLMs中的幻觉现象，并增强了模型的基础能力。
●📊**3D-POPE基准**：提供了系统的评估机制，能够公平比较不同模型的幻觉现象，并展示了数据集规模与模型性能之间的缩放效应。
●🔍**实验结果**：显示大规模3D文本数据集在推动具身AI研究方面的重要性，并展示了有效的模拟到现实的迁移信号。
●🎓**研究贡献**：通过3D-GRAND和3D-POPE，为具身AI社区提供了重要的资源和见解，为更可靠和更好基础的3D-LLMs奠定了基础。

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