卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）的研究人员揭露了一些令人愉悦的怪异：Legogpt，一种AI模型，可直接从文本提示中构建Lego结构。
这项研究于上周四出版，解释 力学深入。研究人员拥有由团队构建的大型乐高构建数据集，研究人员训练了一种类似于Chatgpt的模型，但它没有猜出下一个单词，而是预测了下一个砖头。
Jun-Yan Zhu（@junyanz.bsky.social）2025年5月9日，晚上10:06[1/2]我们已发布了LegoGPT的代码。我们的自回归模型通过将物理法律和组装约束集成到LLM培训和推理中，从文本提示中生成物理稳定且可建造的设计。代码：github.com/avalovelace1 ...网站：avalovelace1.github.io/legogpt/
这并不是第一次涉足自主乐高建筑，但研究人员说，Legogpt通过生成旨在保持构建结构上的构建的分步蓝图而脱颖而出。团队的研究，在Github上可用，详细介绍了如何在47,000多个乐高结构的数据集中对AI进行培训，其中包含28,000个不同的3D组件。
可混合的轻速速度
根据研究人员的说法，LegoGPT产生的设计在98％的时间上是稳定的。
在这一切背后的数学和物理学大量剂量胜于我个人的保证，但根据论文，Legogpt坚持物理定律，因此结果特别疯狂。团队的大多数样品版本都是实用的：沙发，椅子，桌子和类似的家居设计。
该工具是在Github上免费提供对于任何想探索或实验的人。
