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CADDesigner : conception de modèles CAO basés sur un agent polyvalent
Created by
Haebom
Auteur
Jingzhe Ni, Xiaolong Yin, Xingyu Lu, Xintong Li, Ji Wei, Ruofeng Tong, Min Tang, Peng Du
Contour
Cet article présente un agent de conception CAO basé sur un modèle de langage à grande échelle (LLM). Cet agent reçoit des descriptions textuelles abstraites et des croquis manuscrits en entrée, interagit avec l'utilisateur pour clarifier les exigences et génère un code de modélisation CAO de haute qualité basé sur le paradigme impératif indépendant du contexte (CIP). Un retour visuel itératif est intégré tout au long du processus de génération afin d'améliorer la qualité du modèle, et les cas de conception générés sont stockés dans une base de connaissances structurée afin d'améliorer continuellement la capacité de génération de code de l'agent. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe en matière de génération de code CAO.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Il peut réduire la barrière à l’entrée pour la conception CAO et améliorer l’efficacité de la conception.
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Le texte et les croquis peuvent être utilisés comme données d'entrée pour répondre à une variété de besoins des utilisateurs.
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Tirez parti du LLM et du retour visuel pour créer des modèles CAO de haute qualité.
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La base de connaissances nous permet d'améliorer continuellement les performances de nos agents.
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Atteignez des performances de génération de code CAO de pointe.
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Limitations:
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Il y a un manque d’explications sur le contenu spécifique et les limites du CIP.
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Il existe un manque d’informations détaillées sur les types et les caractéristiques des LLM utilisés.
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Des évaluations des performances de généralisation pour des conceptions de complexité variable sont nécessaires.
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Une validation supplémentaire est requise pour une application pratique dans les environnements industriels.
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Il convient de prendre en compte la gestion des erreurs et la sécurité des agents.
