LLM справляются с 3D-моделированием для робототехники

Тогда самым утомительным этапом оказалась ручная настройка STL-моделей: их требовалось правильно масштабировать, вращать в пространстве и прописывать все связи в неудобном текстовом виде. Этот процесс быстро выматывал, хотя по объёму работы он не был чрезмерным. Теперь, когда LLM стали заметно мощнее, автор решил повторить задачу с их помощью.

В качестве подопытного был взят набор STL-файлов, из которых можно собрать аналог роборуки PhantomX Pincher Robot Arm Kit Mark II. Автор прогнал один и тот же промпт через несколько моделей: Claude Sonnet 4, Opus 4, Gemini 2.5 и GPT-4.1. Уже один этот факт показывает, что задача стала решаемой — год назад, по словам автора, было ещё рано ожидать от ИИ подобного, а вот сейчас нейросети вполне способны взять на себя рутинную часть инженерной работы.

Эксперимент подтверждает: LLM выходят за рамки генерации кода и могут использоваться в подготовке сложных технических описаний. Это особенно важно для робототехников, которым приходится вручную создавать модели для симуляций и управления. Пока неясно, насколько точными оказались результаты каждой из моделей, но сам факт, что такая задача стала посильной для искусственного интеллекта, открывает новые возможности для автоматизации инженерных процессов.