RA-CAD учит ИИ находить и объяснять собственные ошибки в CAD-коде, а не просто переписывать его

Text-to-CAD — генерация параметрического CAD-кода прямо по текстовому описанию задачи — обычно устроена так: модель написала код, запустила, если не получилось — переписала заново почти вслепую. RA-CAD добавляет промежуточный шаг: агент выполняет свой код, смотрит на результат и формулирует явную критику собственной ошибки — а уже потом переписывает, опираясь на эту критику, а не наугад.

Систему обучали в два этапа: сначала на базовое написание параметрического CAD-кода, а затем отдельно тренировали именно способность полезно критиковать саму себя — вознаграждение модель получала за итоговое качество геометрии и совпадение с задачей по всей цепочке «код → критика → переделка», а не только за финальный результат. Идея в том, чтобы относиться к самокритике не как к побочному эффекту, а как к отдельному навыку, который можно целенаправленно обучать.

На стандартных тестах text-to-CAD (CADFusion и Text2CAD) метод показал лучший результат по корректности выполнения кода и геометрическому качеству среди сравнимых подходов, включая проприетарные модели. Это исследовательский, а не готовый к внедрению результат — но подход «модель критикует сама себя, прежде чем переделать» имеет смысл далеко за пределами CAD.