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English(EN) LLM-ADAM: A Generalizable LLM Agent Framework for Pre-Print Anomaly Detection in Additive Manufacturing

LLM-ADAM框架增强增材制造异常检测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了LLM-ADAM，一个利用大型语言模型检测增材制造G代码文件异常的新型框架。该系统将任务分解为不同的角色：Extractor-LLM用于构建工艺参数，Reference-LLM用于解释文档，Judge-LLM用于识别偏差。在200个FFF G代码文件语料库上进行评估，最佳配置实现了87.5%的准确率，用于检测欠挤出和翘曲等缺陷，显著优于基线模型。 AI

影响 为增材制造中的质量控制引入了结构化的LLM方法，有望减少材料浪费并提高打印可靠性。

排序理由 学术论文，提出了一种用于增材制造G代码异常检测的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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LLM-ADAM框架增强增材制造异常检测

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Ahmadreza Eslaminia, Chuhan Cai, Cameron Smith, Ruo-Syuan Mei, Shichen Li, Rajiv Malhotra, Klara Nahrstedt, Chenhui Shao ·

    LLM-ADAM：一种可泛化的LLM代理框架，用于增材制造的预印件异常检测

    arXiv:2605.03328v1 Announce Type: new Abstract: Additive manufacturing (AM) continues to transform modern manufacturing by enabling flexible, on-demand production of complex geometries across diverse industries. Fused filament fabrication (FFF) has extended AM to laboratories, cl…

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