boundary representation
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新的ArtisanCAD代理使用专家知识进行工业CAD生成
研究人员开发了ArtisanCAD，这是一个工业级的CAD代理，它利用专家知识蒸馏来改进计算机辅助设计模型的生成。该系统采用CAD中间表示（CAD-IR）来编码参数、操作和依赖关系，使其能够将模糊的提示转换为可执行的CAD程序。ArtisanCAD利用来自工业工作流的专家知识，例如CATIA操作记录，来创建可用于生产的B-Rep模型，从而显著减少错误并增强复杂汽车组件的生成。
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Embodied CAD 使用LLM智能体进行参数化装配建模
研究人员开发了Embodied CAD系统，该系统使用大型语言模型（LLM）智能体在计算机辅助设计（CAD）中执行参数化边界表示（B-Rep）装配建模。该智能体从CAD技能库中迭代选择动作，将其转换为几何操作，并在CAD后端执行。它利用几何内核求解器的反馈来优化其计划并进行学习，旨在实现可靠的工业CAD建模。
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Pointer-CAD 统一 B-Rep 和命令序列，用于基于 LLM 的 CAD 生成
研究人员推出 Pointer-CAD，这是一个旨在改进使用大型语言模型 (LLM) 生成计算机辅助设计 (CAD) 模型的新框架。与之前将 CAD 表示为命令序列的方法不同，Pointer-CAD 整合了来自 B-rep 模型的几何信息。这使得 LLM 能够显式选择面和边等几何实体，这对于复杂的编辑操作至关重要，并减少了与离散化连续变量相关的错误。
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LLM驱动的FutureCAD框架生成高保真CAD模型
研究人员开发了FutureCAD，一个用于生成高保真计算机辅助设计（CAD）模型的新框架。该系统利用大型语言模型（LLM）生成可执行的CadQuery脚本，并使用B-Rep接地Transformer来解释用于几何选择的自然语言命令。该框架使用新颖的真实世界CAD模型数据集进行训练，采用了监督微调和强化学习。实验表明，FutureCAD在CAD生成方面取得了最先进的性能。