De acordo com pt.wedoany.com-A equipe de Du Peng, do Laboratório Nacional de Destaque em Design Assistido por Computador e Sistemas Gráficos da Universidade de Zhejiang, propôs um agente de modelagem CAD com suporte a entrada multimodal, chamado CADDesigner. Este agente visa integrar profundamente grandes modelos, agentes e mecanismos geométricos tradicionais por meio da construção de uma camada intermediária, ajudando designers CAD a melhorar suas capacidades de design de modelos e eficiência de produção.
Na fase de design conceitual de produtos, o design de modelos CAD frequentemente enfrenta problemas de requisitos incompletos e abstratos, exigindo que os designers transformem gradualmente ideias preliminares em modelos paramétricos precisos. Embora softwares CAD tradicionais como SolidWorks e CATIA sejam poderosos, eles exigem alta experiência dos designers, limitando a eficiência do design. Nos últimos anos, houve avanços na geração de código de modelagem CAD usando grandes modelos de linguagem, mas o ajuste fino de grandes modelos de código aberto geralmente requer muitos recursos de GPU, e a escassez de sequências de modelagem CAD de alta qualidade também limita a diversidade e a qualidade do código gerado.
No nível de interação, o CADDesigner suporta entrada simultânea de descrições textuais e esboços; no nível de design de API, o agente enfatiza a consistência, sendo capaz de gerar código de modelagem CAD que corresponde precisamente à intenção do usuário. Seu sistema de restrições é responsável apenas por definir regras, sem participar diretamente do cálculo geométrico, evitando assim efetivamente os riscos de erros trazidos por operações complexas. Além disso, o CADDesigner permite que grandes modelos de linguagem aprendam a atribuir "identificações" com significado funcional a peças geométricas-chave, resolvendo o problema de longa data de "dificuldade em encontrar objetos" na codificação da indústria.
Atualmente, os resultados da pesquisa relacionada foram publicados na revista de ponta da área de design assistido por computador e computação gráfica, Computer Aided Design.
A equipe do CADDesigner propôs um novo paradigma de script de modelagem CAD amigável para grandes modelos — o Paradigma Imperativo de Contexto Explícito (Explicit Context Imperative Paradigm, abreviado como ECIP). Este paradigma fornece um fluxo de operação padronizado para grandes modelos de linguagem (LLM), reduzindo suposições e erros ao gerar código de modelagem CAD, e convertendo intenções de design de forma estável em resultados de modelagem geométrica confiáveis. O ECIP adota uma estrutura de chamada imperativa explícita no design de API, enfatizando a consistência entre sintaxe, parâmetros e comportamento, com todas as interfaces de API tendo estruturas semelhantes e uso unificado.
No sistema de restrições, o ECIP enfatiza "apenas dizer o que se quer, não como fazer", permitindo que o modelo apenas descreva "o resultado desejado", em vez de calcular "como fazer especificamente". O modelo, como "comandante", faz exigências como "estas duas peças devem ser unidas", evitando assim cálculos complexos de coordenadas, direções e posições espaciais. Para resolver o problema de longa data de "dificuldade em encontrar objetos" ao "modelar com código", o ECIP adota um mecanismo de "etiquetagem + transmissão automática", permitindo que o modelo atribua "identificações" com significado funcional a peças-chave, como "base" e "furo de montagem". Essas "identificações" são transmitidas automaticamente durante o processo de modelagem, permitindo que modelos subsequentes pesquisem peças por nome funcional.
No mecanismo de feedback, o ECIP foi otimizado para grandes modelos de linguagem. Quando ocorre uma mensagem de erro, o ECIP não apenas informa ao modelo "onde falhou", mas também fornece a localização, o tipo, as causas comuns e sugestões de correção do erro. A equipe também fornece uma série de scripts de ferramentas automatizadas para realizar verificações de interferência mecânica nos resultados da modelagem e gerar relatórios de inspeção adequados para leitura humana e análise por máquina, ajudando grandes modelos de linguagem a realizar autocorreção e otimização iterativa.
O CADDesigner fornece uma interface SDK mais amigável para grandes modelos: o modelo é responsável apenas por entender requisitos, organizar estruturas e expressar intenções de design; cálculos geométricos, execução de restrições, seleção de objetos, diagnóstico de erros e verificação de resultados são realizados pelo SDK. Este agente quebra a barreira entre linguagem natural e geometria precisa, promovendo a evolução de grandes modelos de assistentes de chat para ferramentas de produtividade de design, abrindo novos caminhos técnicos para o design paramétrico orientado por intenção e a colaboração humano-máquina no futuro.
