arXiv cs.AI· Yipeng Gao, Ziyao Zeng, Jinfa Huang, Yijiang Li, Haolin Xiong, Wang Qin, Xinlei Yu, Youheng Yao, Jie Zhang, Kun-Yu Lin, Rong Liu, Yinyuan Zhao, Yajie Zhao, Meiqi Guo, Jiebo Luo, Lei Shu, Yunhao Ge, Xinyu Hu, Laurent Itti·· 2 天前AI 评分37
3DCodeVerse：将 3D 世界作为代码探索
3DCodeVerse: Exploring 3D Worlds as Code
AI 导读
研究者推出 3DCodeVerse 研究生态，让编码智能体大规模生成可编辑、可验证的 3D 内容，包含 3DCodeVerse-2M 大规模可执行 3D 代码数据集、基于多智能体有向无环图的 3DCodeVerse Harness 生成与优化框架，以及系统性 3D 编码实证研究。
正文 · AI 翻译
作者：Yipeng Gao, Ziyao Zeng, Jinfa Huang, Yijiang Li, Haolin Xiong, Wang Qin, Xinlei Yu, Youheng Yao, Jie Zhang, Kun-Yu Lin, Rong Liu, Yinyuan Zhao, Yajie Zhao, Meiqi Guo, Jiebo Luo, Lei Shu, Yunhao Ge, Xinyu Hu, Laurent Itti
摘要：我们提出 3DCodeVerse，一个研究生态系统，使编码智能体能够大规模创建可编辑且可验证的 3D 内容。3DCodeVerse 包含大规模、高质量的可执行 3D 代码数据集、用于空间推理和自动验证的编码工具，以及 3D 编码的实用指南。首先，我们构建了 3DCodeVerse-2M，一个大规模精心整理的独立 3D 可执行代码数据集。我们通过收集开源数据、转换专用表示以及使用编码智能体生成新程序来构建该语料库。每个程序都打包了在其声明环境中执行所需的源文件和相关资产，以及可用的描述和验证记录。其次，我们开发了 3DCodeVerse Harness，一个用于生成和优化 3D 内容的多智能体有向无环图框架。它使用执行检查、空间测量和视觉反馈来自动评估和修正生成的程序，生成过程中无需人工反馈。第三，我们对 3D 编码进行了系统的实证研究，使用微调的开源模型建立基线，并通过我们工具的组件级分析得出实用指南。大量实验表明，在我们的数据集上进行微调显著提升了开源模型的 3D 编码能力。值得注意的是，当两者均由 Claude Opus 5.5 使用时，我们的 3DCodeVerse 工具在成对人类评估中对 Claude Design（3D Object）取得了 90% 的胜率。
| 评论： | 项目页面：this https URL |
| 主题： | 计算机视觉与模式识别（cs.CV）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.22341 [cs.CV] |
| （或 arXiv:2610.22341v1 [cs.CV] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.22341 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
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来自：Yipeng Gao [查看邮箱]
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2026年10月15日星期四 17:56:07 UTC（6,437 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org