Araştırmacılar 3D dünyaları kodla üreten 3DCodeVerse projesini tanıttı
Öne çıkanlar
- 3DCodeVerse-2M veri seti 2,03 milyondan fazla çalıştırılabilir kod ve koşul çifti içeriyor.
- Sistem, görsel dil modeli değerlendirmesini milimetre düzeyindeki deterministik ölçümlerle birleştiriyor.
- İnce ayar yapılan Qwen3.5-9B modelinin benchmark başarı oranı yüzde 0'dan yüzde 84,9'a çıktı.
Aralarında USC, Yale, Columbia ve Google DeepMind araştırmacılarının bulunduğu bir konsorsiyum, üç boyutlu dünyaları çalıştırılabilir kodlarla üreten 3DCodeVerse platformunu duyurdu. Çalışma, görsel olarak kabul edilebilir tasarımların ötesine geçerek geometrik ve fiziksel açıdan doğrulanabilir 3D modeller üretmeyi amaçlıyor. Sistem, Three.js, GLSL, CadQuery ve OpenSCAD gibi farklı programlama dillerini ve araçlarını bir araya getirerek kaynak koddan doğrudan 3D sahneler oluşturuyor.
Araştırma kapsamında 269 bin 597 programdan genişletilen ve 2 milyondan fazla kod ile koşul çiftini içeren 3DCodeVerse-2M veri seti Hugging Face üzerinde yayımlandı. Veri setindeki her program kaynak kodları, görsel açıklamaları, yapım aşamaları ve doğrulama kayıtlarıyla sunuluyor. Geliştirilen 3DCodeVerse test altyapısı ise bir planlayıcı model, paralel kod yazan alt etmenler, milimetre hassasiyetinde temas ve çarpışma kontrolü yapan uzamsal araçlar ve görsel dil modeli hakemiyle döngüsel bir onarım süreci yürütüyor.
Test sonuçlarına göre Qwen açık kaynak modelleri bu veri setiyle ince ayardan geçirildiğinde başarı oranlarında belirgin artış kaydedildi. Örneğin Qwen3.5-9B modelinin 3DCodeBench üzerindeki çalıştırılabilirlik puanı yüzde 0 seviyesinden yüzde 84,9'a yükseldi. Qwen3.8-27B modeli ise pekiştirmeli öğrenme teknikleriyle desteklendiğinde CadQuery testlerinde yüzde 98,5 başarı oranına ulaştı.
Bu özet yapay zekâ ile hazırlanmıştır; ayrıntılar ve doğrulama için orijinal kaynağa başvurun.