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Resumen: Las representaciones visuales realistas de los escenarios de diseño de la calle son esenciales para la participación pública en la planificación del transporte activo. Los enfoques tradicionales son intensivos en mano de obra, lo que obstaculiza la deliberación colectiva y la toma de decisiones colaborativas.

Resumen: mientras que los modelos de idiomas grandes (LLM) se imaginan cada vez más como asistentes inteligentes para el aprendizaje personalizado, las evaluaciones sistemáticas de cabeza a cabeza dentro de escenarios de aprendizaje auténticos siguen siendo limitadas.

Resumen: los modelos de lenguaje grande multimodal (MLLMS) han mostrado fuertes habilidades de razonamiento en idioma de visión, pero aún carecen de una comprensión espacial 3D robusta, lo cual es fundamental para la conducción autónoma.