# 空間推論

SpatialLMは、3D点群データの処理用に設計された大規模言語モデルであり、建物要素やオブジェクトのセマンティックカテゴリを含む、構造化された3Dシーン理解出力を生成できます。単眼ビデオシーケンス、RGBD画像、LiDARセンサーなど、さまざまなソースから点群データを処理でき、特殊なデバイスは必要ありません。SpatialLMは、自律ナビゲーションや複雑な3Dシーン分析タスクにおいて重要な応用価値を持ち、空間推論能力を大幅に向上させます。

SRMは、連続変数の集合の推論タスクを処理するために使用される、ノイズ除去生成モデルに基づく空間推論フレームワークです。各未観測変数に独立したノイズレベルを割り当てることで、これらの変数の連続表現を段階的に推論します。この技術は、複雑な分布を処理する際に優れた性能を示し、生成プロセスにおける幻覚現象を効果的に削減します。SRMは、ノイズ除去ネットワークが生成順序を予測できることを初めて実証し、特定の推論タスクの精度を大幅に向上させました。このモデルはドイツのマックス?プランク情報学研究所によって開発され、空間推論と生成モデルの研究を推進することを目的としています。

SpatialVLMは、Google DeepMindが開発した視覚言語モデルであり、空間関係の理解と推論が可能です。大規模合成データによる訓練を通じて、人間と同様に直感的な定量的空間推論能力を獲得しました。これにより、空間VQAタスクにおける性能が向上するだけでなく、連鎖的空間推論やロボット制御など、下流タスクへの新たな可能性も拓きます。