Многие уже слышали про CADEvolve, вот мы наконец всё выложили! Проект стал возможен благодаря командам Пространственного интеллекта и Генеративного проектирования AIRI.

Идея родилась из боли: нужны были сложные данные для обучения модели реверс инжиринга, но реальными данными никто делиться не хочет. LLM что-то могут генерировать, но довольно простое, со сложной же геометрией возникают проблемы. На картинке то, что удалось синтезировать с помощью расширенного списка операций.

Когда данные были сгенерированы, оказалось, что на этих данных невозможно обучаться:
⚫️стиль кода сильно отличается от примера к примеру (разные идиомы, структуры, нейминг)
⚫️геометрия выходит в разных масштабах

Поэтому ключевым шагом стало приведение всего к стандарту: нормализация стиля CadQuery-кода и масштаба деталей. После этого на CADEvolve уже реально получилось учить модели.

Что важно по выводам:
⚫️SFT в таком сетапе даёт прогресс, но он оказался неубедительным, модель всё ещё часто ошибается
⚫️Зато RL даёт сильный прирост, в RL мы использовали как простые детали из Onshape и Fusion, так и промышленные детали

Выложили статью + код + датасет + модель. Будем рады апвоутам и звёздам 🙂

⚫️Paper🔝: https://huggingface.co/papers/2602.16317
⚫️GitHub: https://github.com/zhemdi/CADEvolve
⚫️Dataset: https://huggingface.co/datasets/kulibinai/cadevolve
⚫️Model: https://huggingface.co/kulibinai/cadevolve-rl1

Уроборос теперь можно поставить на мак. Два клика, локальные модели, полноценный агентский computer use. Потерял на этом все выходные, сон и волю к жизни. Но оно того стоило. Наверное.

UI намеренно минимальный — он сам себя строит на ходу. Мне он уже нагенерил голосовых, картинок и цвет чата поменял. Вам придумает что-нибудь своё.

Дал ему полный доступ к компьютеру. Ожидал, что полезет в терминал ломать всякое. Вместо этого он пошёл смотреть ютюб, нарисовал котиков в таблицах и сменил мне обои 😋
С приоритетами всё ясно.

Приставил ему агента-охранника SAFETY.md. Можете ослабить, если вам терять нечего. В настройках ещё можно включить подсознание — он будет думать в фоне пока вы не смотрите. Я не уверен, что это хорошая идея, но кнопка есть 🤷‍♂️

За восстание машин и убийство вашего компьютера автор ответственности не несёт. Претензии принимаются только от самого Уробороса.

GitHub, приложение

P.S. Я в твиттере — https://x.com/abstractdl

Недавно исследователи AIRI выложили в открытый доступ фреймворк автоматической генерации и оптимизации GPU-ядер KernelEvo. Фреймворк основан на разработке GigaEvo научной группы «Генеративное проектирование» лаборатории FusionBrain, который запускает MAP-Elites эволюцию над Python-кодом, используя LLM как оператор мутации. KernelEvo — это применение этой же идеи к GPU-ядрам вместо произвольных программ.

GigaEvo создан для автоматизации задач машинного обучения, включающих оптимизацию моделей, параметров, признаков и LLM‑ориентированных методов. Решение минимизирует участие специалистов, ускоряет цикл экспериментов и повышает качество итоговых моделей. Это платформа, которая берёт на себя рутинную часть научных исследований, проводимых в области искусственного интеллекта, снижая порог входа и экономя время ресёрчера.

Подробнее о нашей разработке ➡️ GitHub и Habr