LangSplat, model Gaussian bahasa 3D inovatif yang dikembangkan bersama oleh Universitas Tsinghua dan Universitas Harvard, telah mencapai terobosan signifikan dalam bidang pencarian bahasa spasial 3D. Ia melakukan pencarian bahasa terbuka secara efisien dan akurat 199 kali lebih cepat dibandingkan metode LERF yang ada. Model tersebut mempelajari fitur-fitur melalui visualisasi, secara akurat menangkap batas-batas objek, dan dapat mengidentifikasi berbagai bagian dan bahan-bahan suatu objek dengan lebih akurat, seperti berbagai bahan dalam semangkuk ramen. Hasil pengujiannya pada kumpulan data LERF dan kumpulan data OVS 3D membuktikan kinerjanya yang unggul.
LangSplat adalah model Gaussian linguistik 3D inovatif yang dikembangkan oleh para peneliti di Universitas Tsinghua dan Universitas Harvard. Model ini memungkinkan pencarian bahasa terbuka yang efisien dan akurat dalam ruang 3D, yang 199 kali lebih cepat dibandingkan metode LERF sebelumnya. Para peneliti mempelajari fitur melalui visualisasi dan berhasil menangkap batas objek sekaligus menunjukkan akurasi yang lebih tinggi dalam pengujian. LangSplat tidak hanya cepat, tetapi juga dapat memberi label bagian dan bahan suatu benda dengan lebih akurat, seperti berbagai bahan dalam semangkuk sup ramen. Dalam pengujian, LangSplat menunjukkan kecepatan dan akurasi yang unggul pada kumpulan data LERF dan kumpulan data OVS 3D, membawa terobosan baru dalam bidang pencarian bahasa 3D.
Munculnya LangSplat telah membawa kemungkinan baru pada teknologi pencarian bahasa 3D. Efisiensi dan akurasinya diharapkan dapat diterapkan di banyak bidang dan mendorong perkembangan dan kemajuan teknologi terkait.