基于推理目标，可分为对象级、场景级和事件级推理。在空 - 地协同规划任务中，将其分解为外中心规划和以自我为中心的规划后发现，模型在外中心规划上的表现优于以自我为中心的规划，且在需要整合两种线索的混合设置下，所有模型的性能大幅下降，表明当前MLLMs难以将预测与自身实体相结合并生成连贯的规划。对于有标注目标边界框的方向分类和目标回溯任务，将问题按目标大小分为小、中、大三个子集后发现，模型在大目标上的

点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达本次分享我们邀请到了香港中文大学MMLab在读博士徐润森为大家详细介绍他的工作：PointLLM。如果您有相关工作需要分享，欢迎文末联系我们！PointLLM: Empowering Large Language Models to Understand Point Clouds论文：https://arxiv.org/abs/23

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南方科技大学本硕博，具备多年机械臂系统实物开发经验，从事机械臂相关创业多年，擅长机械臂建模与参数辨识、逆运动学与动力学算法设计、传统机械臂控制、以及机械臂实物平台的结构设计与软硬件集成。从零开始，系统构建机械臂的全流程认知，通过理论与实践相结合的方式，让学员不仅掌握机械臂的核心原理，更能亲手搭建并控制属于自己的机械臂系统，实现从理论到实践的跨越。课程以「边讲边做」讲解机械臂核心知识，将复杂的运动学

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如图所示，我们首先拿用户给定的拖拽的起始点输入进 Segment Anything 模型中得到对应的被拖拽区域的掩码，然后在这个掩码区域内采样一些点作为被传播拖拽的起始点，这些被传播的拖拽的强度和用户给定的拖拽的强度一样。这种集成使我们能够实现更真实和可解释的部件级动态表示。近期，对 part-level 的动态建模的兴趣日益增长，给定当前时刻的观察并给与用户给定的拖拽，预测下一时刻的铰链物体各个

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这套框架的核心洞见，是对学习本质的一次深刻重估：面对高动态、富接触、高精度的长程复杂任务，通过构建高保真的组合式世界模型，将昂贵、高风险的物理交互成本，转化为可扩展的计算成本，让机器人在思维沙盒中完成数万次的自我博弈与迭代，远比低效的真机训练更高效。RISE 的核心创新，在于将物理环境的交互完全迁移到组合式世界模型构建的想象空间中，通过虚实解耦的设计，既解决了世界模型的高保真模拟问题，又构建了高效