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VIGOR：可验证工业场景程序优化与修复

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AI 综述

研究者 Fuqiang Wang 等人提出 VIGOR 方法，用于解决大语言模型生成的工业场景程序“可执行但工程不可行”的问题。该方法将监督式场景程序生成与执行验证、分阶段几何修复结合，并配套构建了含 1,749 个可构建场景、每场景 94 项最终状态几何检查的数据集。据论文报告，VIGOR 达到 96.86% 的 Complete Feasibility 和 91.20 的 Overall 分数，Overall 超出最强基线 10.42 分。这些结果来自作者自建数据集上的评测，尚未见独立复现。

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最新进展10月12日 12:00

VIGOR：面向场景程序的可验证工业几何优化与修复

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10月12日

12:00
arXiv cs.AI
VIGOR：面向场景程序的可验证工业几何优化与修复
针对 LLM 生成的工业场景程序"可执行但工程不可行"的问题，研究者构建了含 1,749 个可构建场景、每个场景 94 项最终状态几何检查的数据集，并提出 VIGOR，将监督式场景程序生成与执行验证、分阶段几何修复结合。VIGOR 达到 96.86% 的 Complete Feasibility 和 91.20 的 Overall 分数，Overall 超出最强基线 10.42 分。

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