Чтобы отобрать лучший вариант CAD-модели от ИИ, не нужен отдельный ИИ-судья — хватит голосования

Языковые модели уже умеют писать параметрические CAD-программы по текстовому описанию (text-to-CAD), но с одной попытки результат часто неверный. Обычный выход — сгенерировать сразу несколько вариантов и выбрать лучший, но для отбора нужен отдельный «судья»: например, модель, которая визуально оценивает картинки-рендеры вариантов. Это лишний шаг и лишние вычисления.

Авторы предлагают более простой принцип — «геометрический консенсус»: сгенерировать N вариантов CAD-модели, собрать из каждого 3D-объект и выбрать тот, что больше всего похож на остальные по геометрии и топологии (по сути, «типичный» вариант из пула, а не проверенный кем-то отдельно). Никакого отдельного судьи или дообучения не требуется — метод работает поверх уже существующих CAD-агентов.

На тестах отбор по геометрическому консенсусу снизил геометрическую погрешность (расстояние Чамфера — метрика того, насколько сильно два 3D-объекта отличаются по форме) на 1–10% по сравнению со случайным выбором из того же пула — и оказался не хуже отдельного ИИ-судьи по топологии. Метод проверяли на разных языковых моделях и формулировках запроса — эффект держался стабильно.