arXiv cs.AI· Fuqiang Wang, Jiahao Fu, Ren Hefeng, Yining Qian, Chuanting Zhang, Cheng Tan, Yuwen Liu, Jingxuan Wei·· 10 小时前AI 评分26
FORGE：面向故障的可执行重装代码生成框架，解决互锁装配修复难题
FORGE: Fault-Oriented Rework Code Generation for Executable Interlocking Assembly
AI 导读
研究团队提出 FORGE，一个将重装代码生成拆解为 Rework Structuring 与 Action Grounding 的结构化状态到程序框架，用于互锁装配的故障修复。
正文 · AI 翻译
摘要：大语言模型在结构化推理和代码生成方面已展现出强大能力，但识别出装配故障并不等于能够生成可执行的返工程序。在互锁装配中，一个局部看似合理的修复程序可能违反阻塞依赖关系、遗漏必需的恢复操作，或终止于错误的配置状态。我们将这一挑战定义为故障条件驱动的可执行返工生成，即模型必须同时推理结构故障并生成能够恢复受约束装配状态的程序。为对该能力进行基准测试，我们提出了 FORGE-Bench，包含 26 种互锁装配上的 4,000 个任务，其中五种装配被留出用于评估对未见结构的泛化能力。我们进一步提出了 FORGE（面向故障的可执行互锁装配返工代码生成），这是一个结构化的状态到程序框架，将返工生成分解为返工结构化与动作接地两个阶段。返工结构化捕获故障引发的恢复依赖关系，而动作接地则将这些依赖关系映射为状态条件化的可执行动作。实验表明，局部合理的修复代码不足以实现可靠的装配恢复，而将结构恢复推理与可执行动作实现相连接，对于经过验证的目标恢复至关重要。
| 学科： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2611.02536 [cs.AI] |
| （或使用 arXiv:2611.02536v2 [cs.AI] 查看此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.02536 由 DataCite 提供的 arXiv 颁发 DOI |
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2026年11月2日星期一 05:07:03 UTC（4,008 KB）
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2026年11月10日星期二 14:13:33 UTC（3,955 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org