본 논문은 훈련 없이 오픈소스 추론 LLM인 DeepSeek-R1을 활용하여 CAD 매개변수 모델을 생성하는 Seek-CAD를 제시한다. 기존의 파인튜닝 방식과 달리, 폐쇄형 LLMs의 장점을 활용하여 유연성과 효율성을 높였다. 특히, 시각적 피드백과 Chain-of-Thought(CoT) 피드백을 자기 개선 메커니즘에 통합하여 CAD 모델 생성 과정을 개선하였다. 초기 생성된 모델은 단계별 투시 이미지로 렌더링되고, VLM과 DeepSeek-R1에서 도출된 CoT와 함께 처리되어 모델 생성을 평가한다. 이 피드백은 DeepSeek-R1에 의해 활용되어 다음 라운드의 생성을 위한 모델을 개선한다. 또한, SSR(Sketch, Sketch-based feature, and Refinements) 삼중 설계 패러다임을 기반으로 하는 혁신적인 3D CAD 모델 데이터셋을 제시하며, 다양한 CAD 명령어를 포함하여 산업 응용 요구사항에 효과적으로 부합한다. 실험을 통해 Seek-CAD의 효과를 다양한 지표를 통해 검증하였다.
