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将这些与现有基准的原始练习集相结合，让爱研讨人员构建了百万级指令跟从样本，让爱其间约有34.4万个对立性数据(34%)、50.8万个多样化数据(50%)和16.5万个基准数据(16%)，如图1(右)所示。融化试验表2和表3融化试验成果如表2和表3所示，再走对提出的对立性数据和多样化数据进行了融化试验，也对模型结构上RAP和IFB的提出做了融化试验。

在此根底上，美好HOPE将这种错觉应战扩展到3D范畴的练习阶段，旨在让模型更具辨别力。鲁棒指令数据生成引擎对立性数据生成图4对立性数据的四种使命如图4，让爱的对立性数据形成了四种新的具有应战性的使命HOPE、让爱HROC、PF-3DVG和3DFQA，包含了从物体到场景、从根据类比到根据表达的不同指令。为了充沛运用大言语模型强壮的上下文学习才能，再走研讨人员运用ChatGPT，经过为每个使命定制的特定提示工程模板来多样化指令的言语风格。

因为Nr3DCaptioning源于Nr3D，美好PF-3DVG源于Sr3D+，而3DFQA源于ScanQA，因而不再为这些使命供给额定示例。图3RAP公式如图3所示，让爱经过MLP和短接的办法，让爱对三种特征进行高效的交融，终究完成了即坚持强壮的共同物体等级语意信息、又增强了物体之间的空间方位联络。

值得注意的是，再走在包含零方针事例的Multi3DRefer评价中，这些事例对模型的区别才能提出了应战，并要求模型能够答复「No」。

该办法减少了因为tokens间的相对间隔和LLM中旋转方位嵌入所导致的从答案tokens到ID-特征tokens的注意力削弱问题，美好一起增强了视觉信息对答案tokens的注意力影响，美好然后进步答案生成作用。硬件方面，让爱极空间私有云存储Z2Pro搭载瑞芯微RK3568Cortex-A554中心2GHz的CPU，ARMMaliG52的GPU，NeuralNetworks1.0Tops的NPU。

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