論文の概要: A Memory-Augmented LLM-Driven Method for Autonomous Merging of 3D Printing Work Orders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02509v1
- Date: Thu, 03 Apr 2025 11:50:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-11 17:23:47.938363
- Title: A Memory-Augmented LLM-Driven Method for Autonomous Merging of 3D Printing Work Orders
- Title（参考訳）: 3次元印刷作業順序の自動マージのためのメモリ拡張LDM駆動方式
- Authors: Yuhao Liu, Maolin Yang, Pingyu Jiang,
- Abstract要約: 3Dプリンティングオーダーの効率の良いマージは、製造ラインの処理効率を大幅に向上させることができる。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)による作業順序の自律的統合について述べる。
自己記憶学習戦略を取り入れることにより、自律的なオーダーマージのためのインテリジェントエージェントを構築することにより、オーダ割り当ての精度と精度が向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.176844852240502
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid development of 3D printing, the demand for personalized and customized production on the manufacturing line is steadily increasing. Efficient merging of printing workpieces can significantly enhance the processing efficiency of the production line. Addressing the challenge, a Large Language Model (LLM)-driven method is established in this paper for the autonomous merging of 3D printing work orders, integrated with a memory-augmented learning strategy. In industrial scenarios, both device and order features are modeled into LLM-readable natural language prompt templates, and develop an order-device matching tool along with a merging interference checking module. By incorporating a self-memory learning strategy, an intelligent agent for autonomous order merging is constructed, resulting in improved accuracy and precision in order allocation. The proposed method effectively leverages the strengths of LLMs in industrial applications while reducing hallucination.
- Abstract（参考訳）: 3Dプリンティングの急速な発展に伴い、製造ラインでのパーソナライズおよびカスタマイズされた生産に対する需要は着実に増加している。
印刷ワークの効率の良いマージは、製造ラインの処理効率を大幅に向上させることができる。
本論文では,大規模言語モデル(LLM)による3Dプリンティング作業順序の自律的統合と,メモリ拡張学習戦略の統合について述べる。
産業シナリオでは、デバイス機能と順序機能はLLM対応の自然言語プロンプトテンプレートにモデル化され、命令デバイスマッチングツールとマージ干渉チェックモジュールが開発される。
自己記憶学習戦略を取り入れることにより、自律的なオーダーマージのためのインテリジェントエージェントを構築することにより、オーダ割り当ての精度と精度が向上する。
提案手法は, 幻覚を低減しつつ, 産業応用におけるLCMの強度を効果的に活用する。
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