AI 大型語言模型（Large Language Model，LLM）如 ChatGPT 的發展一日千里，不論是運算、寫文、製圖等等統統做到；但 AI 如何與我們身處的現實世界連結呢？一群美國和中國大陸的研究人員提出，將真實世界以 3D 形式輸入 AI，訓練出一系列全新的 3D 大型語言模型，並暫名為 3D-LLM。
研究團隊指，3D-LLM 可以利用點雲（Point Cloud）還原真實世界的 3D 面貌，並執行多項 3D 任務，例如導航、定位、問答、描述、執行指令等等。例如，3D-LLM 可以協助在屋內找出梳化；也可以透過語句指令，協助用家開啟指定房間中的燈。團隊首先從不同角度的 2D 圖像中抽取 3D 特徵，然後利用現有的 2D 圖像語言模型去訓練 3D-LLM，再透過自行設計的 3D 本地化機制收集空間資訊。
團隊認為，現有的大型語言模型未能深入理解與 3D 世界相關的抽象概念，例如空間、物件功能、物理現象、物件佈局等等，而 3D-LLM 可收集 300 萬組 3D 數據，執行更多 3D 任務，在 ScanQA 3D 問答測試表現中亦比其他 3D 模型優勝。然而，團隊指出目前為止所有 3D 模型需要先轉成 2D 圖像，才可交由 3D-LLM 抽取 3D 特徵，令工序增加。