基于记忆增强的大语言模型驱动方法用于3D打印工作订单的自主合并
人工智能
2025-04-04 v1 机器人学
摘要
随着3D打印技术的快速发展，制造生产线上对个性化和定制化生产需求日益增长。高效地合并打印工作件可显著提升生产线的处理效率。为此，本文建立了一种基于大语言模型（LLM）驱动的方法，用于3D打印工作订单的自主合并，并集成记忆增强学习策略。在工业场景中，将设备特征和订单特征建模为LLM可读的自然语言提示模板，并开发了订单-设备匹配工具以及合并干扰检测模块。通过融合自记忆学习策略，构建了用于自主订单合并的智能体，从而提高了订单分配的准确性和精确度。该方法有效地利用了LLM在工业应用中的优势，同时降低了幻觉现象。
引用
@article{arxiv.2504.02509,
title = {A Memory-Augmented LLM-Driven Method for Autonomous Merging of 3D Printing Work Orders},
author = {Yuhao Liu and Maolin Yang and Pingyu Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.02509},
year = {2025}
}
备注
6 pages, 5 figures