Найти в Дзене
IT Russia brief
51 подписчик

В России нейросети берут на себя часть конструкторской работы

1
~1 мин
На международной конференции AI Journey («Путешествие в мир искусственного интеллекта») Сбер в сотрудничестве с Институтом AIRI представили инструмент для автоматизации конструкторской работы в машиностроении. ИИ-ассистент базируется на модели Cadrille и преобразует различные типы данных в готовые цифровые 3D-модели в системе автоматизированного проектирования (САПР). Уникальность разработки состоит в её способности работать с тремя типами данных одновременно. Функционал модели постоянно расширяется – недавно появилась возможность перевода чертежей в цифровые САПР-модели. Преимущества двухэтапного обучения Специалисты Сбера и Института AIRI для обучения модели использовали комбинацию двух подходов. На первом этапе модель проходит дообучение (SFT) на специальном наборе процедурно сгенерированных данных. Затем происходит обучение с подкреплением (RL) с использованием обратной связи, полученной программным путём. Как выяснили исследователи, онлайн-алгоритмы RL, такие как оптимизация групп

На международной конференции AI Journey («Путешествие в мир искусственного интеллекта») Сбер в сотрудничестве с Институтом AIRI представили инструмент для автоматизации конструкторской работы в машиностроении.

ИИ-ассистент базируется на модели Cadrille и преобразует различные типы данных в готовые цифровые 3D-модели в системе автоматизированного проектирования (САПР). Уникальность разработки состоит в её способности работать с тремя типами данных одновременно. Функционал модели постоянно расширяется – недавно появилась возможность перевода чертежей в цифровые САПР-модели.

Преимущества двухэтапного обучения

Специалисты Сбера и Института AIRI для обучения модели использовали комбинацию двух подходов. На первом этапе модель проходит дообучение (SFT) на специальном наборе процедурно сгенерированных данных. Затем происходит обучение с подкреплением (RL) с использованием обратной связи, полученной программным путём.

Как выяснили исследователи, онлайн-алгоритмы RL, такие как оптимизация групповых относительных предпочтений (GRPO), превосходят офлайн-альтернативы. Все эти новшества позволили получить модели существенное преимущество среди мировых аналогов.