CAD Modeling Solver-Grounded Iterative Planning Embodied AI
摘要

大型语言模型虽能生成合理的 CAD 脚本,但工业级建模需满足几何内核的严格约束。本文提出 Embodied CAD,一种面向参数化 B-Rep 装配建模的求解器接地 LLM 智能体。该智能体不一次性生成完整脚本,而是从分层技能库中迭代选择动作,解析为几何操作并在后端执行,利用求解器反馈进行规划、修复与学习。框架结合动作语法约束、确定性参数解析及求解器衍生奖励,通过监督预热和 GRPO 风格优化进行训练。实验表明,该方法在多项复杂装配任务中实现了高可执行率与任务成功率。

AI 推荐理由

论文核心在于基于求解器反馈的迭代规划机制,用于解决长程 CAD 建模任务。

研究机构
南京大学
论文信息
作者 Fumin Liu, Haoyu Zhou, Fei Hao, Lin Yang
发布日期 2026-06-30
arXiv ID 2606.31252
相关性评分 9/10 (高度相关)