論文の概要: LMBuild: Evaluating LLM Agents for Generating Buildable and Functional Structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.04292v1
• Date: Sat, 03 Oct 2026 04:55:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-12 11:47:34.316746
• Title: LMBuild: Evaluating LLM Agents for Generating Buildable and Functional Structures
• Title（参考訳）: LMBuild: 構築および機能構造生成のためのLCMエージェントの評価
• Abstract要約: 構築性および機能的構造を生成するための LLM エージェントの評価ベンチマーク LMBuild を紹介する。 エージェントは、オブジェクトを構築するためにコンポーネントを検索、作成、配置するためにツールを使用することができる対話型環境を提供する。 30のシステムにまたがる評価では、興味深い発見がいくつかある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.39144703853048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLM-based agents are increasingly capable of generating complex 3D structures, with the potential to reshape how objects are designed and realized in the physical world. Yet, producing elegant geometry is fundamentally different from producing objects that can be built and perform their intended functions. Existing evaluations largely focus on geometric quality while overlooking physical realizability. We introduce LMBuild, a benchmark for evaluating LLM agents on generating buildable and functional structures. LMBuild represents generated objects as assembled structures comprising part decompositions, joints, materials, and sequences. To support reproducible evaluation, we provide a unified framework consisting of: (1) an interactive environment in which agents can use tools to retrieve, create, and place components to construct objects; (2) a curated benchmark that repurposes established CAD datasets and augments them with knowledge from Wikipedia; and (3) a evaluation framework covering structural soundness, functional affordance, design quality, and physical realization. Evaluations across 30 systems reveal several intriguing findings: (a) Soundness and alignment are no longer the primary bottlenecks for frontier closed-source models, while functional affordance and physical operability remain substantially more challenging; (b) stronger models more effectively create new components, whereas weaker models tend to rely on retrieval; and (c) providing functional specifications substantially improves part completeness, kinematics, and physical operability. These results show that generating real-world structures requires deeper reasoning about functional affordances, mechanics, and designing and creating novel components. We expect LMBuild to provide a foundation for measuring progress and incentivizing research toward agents that generate buildable and functional structures.
• Abstract（参考訳）: LLMをベースとしたエージェントは、複雑な3D構造を生成する能力が増し、物理的な世界でオブジェクトがどのように設計され、実現されるかを再形成する可能性が高まっている。 しかし、エレガントな幾何学を作り出すことは、意図した機能を構築、実行できるオブジェクトを作るのと根本的に異なる。 既存の評価は、物理的実現可能性を見越しながら、幾何学的品質に重点を置いている。 構築性および機能的構造を生成するための LLM エージェントの評価ベンチマーク LMBuild を紹介する。 LMBuildは生成したオブジェクトを、部分分解、関節、材料、シーケンスで構成される集合構造として表現する。 再現性評価を支援するために,(1) エージェントがオブジェクト構築のためにコンポーネントを検索,作成,配置するためのツールを使用するインタラクティブな環境,(2) CADデータセットを再利用し,ウィキペディアの知識でそれらを拡張するキュレートされたベンチマーク,(3) 構造的健全性,機能的余裕,設計品質,物理的実現を網羅する評価フレームワークを提供する。 30のシステムで評価すると、興味深い発見がいくつかあります。 (a)音質とアライメントは、もはやフロンティアのクローズドソースモデルの主要なボトルネックではなく、機能的余裕と身体的操作性が著しく困難である。 (b)より強いモデルはより効果的に新しい構成要素を創出する一方、弱いモデルは検索に依存する傾向にある。 (c)機能仕様の提供は、部分完全性、キネマティクス、物理的操作性を大幅に改善する。 これらの結果から, 現実構造の生成には, 機能的余裕, 力学, 新規部品の設計, 創出に関する深い推論が必要であることが示唆された。 LMBuildは、進捗を計測し、構築可能かつ機能的な構造を生成するエージェントに対する研究のインセンティブを与える基盤を提供することを期待している。

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