丶契阔
论文导读--PQ3D：通过分段级分组实现多模态特征融合和 MTU3D：在线查询表示学习与动态空间记忆
MTU3D和PQ3D是两项突破性的3D视觉-语言理解技术。MTU3D提出统一框架，通过动态空间记忆库整合在线探索与物体定位能力，在多项导航基准上显著提升成功率（SR提升13.7%-23%）。其创新点包括在线查询表示学习、统一探索-定位目标和大规模VLE预训练。PQ3D则首创可提示查询机制，支持从实例分割到高级推理的多样化任务，在10个基准测试中创下新记录（如ScanNet200上AP25提升4.9%）。两项技术均展现出强大的多模态处理、实时运行和零样本迁移能力，为具身智能体的3D场景理解与导航提供了通用解决
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- 谷哥的小弟
- 历任研发工程师，技术组长，项目经理；曾于2016年、2020年两度荣获优快云年度十大博客之星。 十载寒冰，难凉热血；多年过去，历经变迁，物是人非。 然而，对于技术的探索和追求从未停歇。 坚持原创，热衷分享，初心未改，继往开来！
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- 淼叔
- 资深架构师，PMP、OCP、CSM、HPE University讲师，EXIN DevOps Professional与DevOps Master认证讲师，曾担任HPE GD China DevOps & Agile Leader，帮助企业级客户提供DevOps咨询培训以及实施指导。熟悉通信和金融领域，有超过十年金融外汇行业的架构设计、开发、维护经验，在十几年的IT从业生涯中拥有了软件开发设计领域接近全生命周期的经验和知识积累，著有企业级DevOps技术与工具实战。
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