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CAD-Assistant : des VLLM enrichis d'outils comme solveurs de tâches CAO génériques
Created by
Haebom
Auteur
Dimitrios Mallis, Ahmet Serdar Karadeniz, Sebastian Cavada, Danila Rukhovich, Niki Foteinopoulou, Kseniya Cherenkova, Anis Kacem, Djamila Aouada
Contour
CAD-Assistant est un agent CAO polyvalent pour la conception pilotée par l'IA. Il repose sur un paradigme d'augmentation d'outils qui utilise la vision et les modèles de langage à grande échelle (VLLM) comme planificateur et exploite des outils spécifiques à la CAO. Il répond aux requêtes utilisateur multimodales en générant des tâches exécutées de manière répétée dans un interpréteur Python accessible via l'API Python de FreeCAD. Il évalue l'impact des commandes CAO générées sur la géométrie et ajuste les tâches suivantes en fonction de l'évolution de la conception CAO. Il prend en compte divers outils spécifiques à la CAO, notamment un paramétriseur d'images d'esquisse, un module de rendu et un générateur de sections 2D. Il a été évalué sur plusieurs bancs d'essai CAO, surpassant à la fois les VLLM de base et les approches spécifiques aux tâches basées sur l'apprentissage supervisé. Au-delà des bancs d'essai existants, il démontre qualitativement le potentiel du VLLM augmenté d'outils comme solveur CAO polyvalent pour divers flux de travail.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Suggérer la possibilité de construire un système de CAO à usage général basé sur l'IA grâce à une approche d'augmentation d'outils basée sur VLLM.
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Des tâches de conception complexes peuvent être réalisées en intégrant divers outils spécifiques à la CAO.
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Des performances prouvées grâce à des benchmarks existants et des évaluations qualitatives
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Démontrer le potentiel d'un solveur CAO à usage général applicable à une variété de flux de travail
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Limitations:
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Manque d’informations spécifiques sur le type et l’échelle des repères actuellement présentés.
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Une validation supplémentaire est nécessaire pour la compatibilité avec divers logiciels et outils de CAO.
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La nécessité d’une vérification généralisée des performances pour les processus de conception complexes et imprévisibles.
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Manque d'explications spécifiques pour les évaluations qualitatives en plus des évaluations quantitatives
