清华大学与哈佛大学的研究团队近日联合发布了最新的大语言模型系统LangSplat。据Arxiv页面显示，这款模型基于3DGS的3D语言场方法，并引入了SAM和CLIP技术，在开放词汇3D对象定位和语义分割任务上表现出色，不仅优于目前最先进的方法，而且比LERF快199倍。
为了验证LangSplat的性能，研究人员使用了LERF和3D OVS两个数据集进行测试。结果显示，LangSplat在两个数据集上的总体准确率分别达到了84.3%和93.4%，而LERF的准确率分别为73.6%和86.8%。这一结果充分证明了LangSplat在大语言模型领域的先进性和优越性。
LangSplat的发布是人工智能领域的一项重要进展，它不仅提高了大语言模型的性能和效率，还为未来的研究和应用提供了新的思路和方法。未来，我们期待看到更多关于LangSplat的研究和应用，以及更多的大语言模型系统被开发出来，为人工智能的发展做出更大的贡献。
