分析
这篇文章来自ArXiv，很可能是一篇研究论文，重点在于提高多模态大型语言模型（MLLM）的空间推理能力。核心方法涉及使用程序化数据合成，这表明通过算法生成训练数据，而不是仅仅依赖于手动整理的数据集。这可能导致更有效和可扩展的空间任务训练。
引用
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这篇文章来自ArXiv，很可能是一篇研究论文，重点在于提高多模态大型语言模型（MLLM）的空间推理能力。核心方法涉及使用程序化数据合成，这表明通过算法生成训练数据，而不是仅仅依赖于手动整理的数据集。这可能导致更有效和可扩展的空间任务训练。
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