MIT用GIFT提升2D转CAD
MIT News AI · rss · 2026-07-16
MIT 等机构研究者提出了一个名为 **GIFT（Geometric Inference Feedback Tuning）** 的系统，用来提升视觉语言模型把 2D 设计图自动转成 CAD 程序的能力。 核心思路不是单纯随机做数据增强，而是先测试模型在这项任务上的强弱，再利用模型自己“快对但没完全对”的输出生成新训练数据，把错误和成功答案一起整理成更有针对性的数据集。这样做不需要人工逐条纠错，也能让静态预训练模型通过推理时扩展获得更好的结果。 研究显示，GIFT 在准确性上优于多种对比方法，而且只用了大约 **20%** 的计算量。作者还提到，这条路线未来可扩展到更复杂的 CAD 任务，甚至用于提升 3D 设计的可制造性。