Ahmadreza Eslaminia

LLM-ADAM框架增强增材制造异常检测

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。