S^2-MLLM：3DビジュアルグラウンディングにおけるMLLMの空間推論能力向上

この研究は、高度な3Dビジュアル理解に不可欠な、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の空間推論能力の向上に焦点を当てています。この論文では、既存モデルの限界に対処するための構造的ガイダンスを備えた新しい方法（S^2-MLLM）が紹介されている可能性があります。

• •MLLMを使用した3Dビジュアルグラウンディングの課題に対処。
• •おそらく構造的ガイダンスを活用した新しいアプローチを提案。
• •MLLMの空間推論能力の向上を目指す。