論文の概要: A Solver-Aided Hierarchical Language for LLM-Driven CAD Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09819v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 23:31:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:48:05.710362
• Title: A Solver-Aided Hierarchical Language for LLM-Driven CAD Design
• Title（参考訳）: LLM駆動CAD設計のためのソルバー支援階層型言語
• Authors: Benjamin T. Jones, Felix Hähnlein, Zihan Zhang, Maaz Ahmad, Vladimir Kim, Adriana Schulz,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、多種多様な構造的および非構造的生成タスクの解決に成功している。 CAD(Computer Aided Design)における手続き幾何学の創出に苦慮している 本稿では,空間推論要求を幾何学的制約解決器にオフロードするAIDLという,問題解決支援型階層型ドメイン固有言語を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.258735692299066
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have been enormously successful in solving a wide variety of structured and unstructured generative tasks, but they struggle to generate procedural geometry in Computer Aided Design (CAD). These difficulties arise from an inability to do spatial reasoning and the necessity to guide a model through complex, long range planning to generate complex geometry. We enable generative CAD Design with LLMs through the introduction of a solver-aided, hierarchical domain specific language (DSL) called AIDL, which offloads the spatial reasoning requirements to a geometric constraint solver. Additionally, we show that in the few-shot regime, AIDL outperforms even a language with in-training data (OpenSCAD), both in terms of generating visual results closer to the prompt and creating objects that are easier to post-process and reason about.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、多種多様な構造的および非構造的生成タスクを解くのに大いに成功したが、CAD(Computer Aided Design)において手続き幾何学を生成するのに苦労している。 これらの困難は、空間的推論を行うことができないことと、複雑な幾何学を生成するための複雑な長距離計画を通してモデルを導く必要性から生じる。 我々は,空間的推論要求を幾何学的制約解決器にオフロードするAIDLという,問題解決支援型階層型ドメイン固有言語(DSL)を導入することで,LCMによる生成CAD設計を可能にする。 さらに、AIDLはイントレーニングデータ(OpenSCAD)を持つ言語でさえも、プロンプトに近い視覚的な結果を生成し、後処理や推論が容易なオブジェクトを生成するという点で優れています。

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