ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ 3D ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਮੱਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸੁੰਦਰ ਕੱਪ ਮਿਲੇਗਾ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਕੌਫੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਫੜ ਸਕਦਾ। MIT ਦੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲੈਬਾਰਟਰੀ (CSAIL) ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ, ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਉੱਤਰ ਪੂਰਬੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਟੂਲ ਬਣਾਇਆ ਹੈ: InstructMesh, ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ - ਮਾਹਰ ਜਾਂ ਪੂਰਨ ਨਵੀਨਤਮ - AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ 3D ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮੁਰੰਮਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਰਾਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

InstructMesh ਟਾਰਗਿਟ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਅੱਜ ਦੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਇਸ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੈ। AI ਸਿਸਟਮ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਅਵਿਵਹਾਰਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਜਦੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੁਕਸ ਲੱਭਦੇ ਹਨ, 3D ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ 3D ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਲਈ ਨਵੇਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ। InstructMesh, 1 ਅਕਤੂਬਰ, 2026 ਨੂੰ MIT ਨਿਊਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਘੋਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਇੱਕ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਿਹੜੇ ਸੰਪਾਦਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਛਾਪਦੇ ਹੋ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਨਵੀਨਤਮ AI ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਪੁਲਿਸ ਦੀ ਆਪਣੀ ਗਲਤੀਆਂ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ।

InstructMesh ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ

InstructMesh Microsoft ਦੇ TRELLIS ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਜੋ GPT-4 ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤੋਂ 3D ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ChatGPT ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਵੱਡਾ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ — ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਗਲਾਸ ਦੇ ਇੱਕ ਜੋੜੇ ਲਈ ਇੱਕ 3D ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ ਦੇ ਖਾਸ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸ਼ੁੱਧ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।

"ਅਸੀਂ 3D ਜਨਰੇਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਤਿਭਾਵਾਂ ਅਤੇ LLMs ਦੇ ਤਰਕ ਦੇ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕਠੇ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸੀ ਜੋ ਲੋਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ," ਫਰਾਜ਼ ਫਾਰੂਕੀ ਨੇ ਕਿਹਾ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪੇਪਰ ਦੇ ਮੁੱਖ ਲੇਖਕ, ਇੱਕ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ MIT EECS ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਅਤੇ CSAIL ਐਫੀਲੀਏਟ ਜੋ ਹੁਣ ਗੂਗਲ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਦੀ ਲੁਕਵੀਂ ਥਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ InstructMesh ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ ਲਈ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆਤਮਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਲਾਈਡਰ ਟਵੀਕਸ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਜੋੜਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਦੇ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਵੱਡਾ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣਾ। ਫਾਰੂਕੀ ਨੇ ਕਿਹਾ, ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ "ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਜੋ ਦੇਖਿਆ ਉਹੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਿਆ, ਅਤੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ।"

ਡੈਮੋ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਨੰਬਰ

ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਟੈਸਟ ਦੁਆਰਾ ਟੂਲ ਪਾਇਆ. ਉਹਨਾਂ ਨੇ TRELLIS ਨੇ Thingiverse ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ 3D ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਬਣਾਇਆ ਸੀ, ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜੋ ਲੱਖਾਂ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨਾਂ ਦੀ ਮੇਜ਼ਬਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲਗਭਗ 80 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਨਾ ਕਿਸੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਢਾਂਚਾਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੁਕਸ ਸਨ। CSAIL ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਫਿਰ ਨਵੇਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ InstructMesh ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਉਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ - ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਲਗਭਗ 90 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਹੋਏ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।

ਇਹ ਸਫਲਤਾ ਦਰ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹੁਨਰ InstructMesh ਸਪਲਾਈ ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਨਿਰਣਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ CAD ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਦੇ। "ਇਹਨਾਂ ਨਵੇਂ ਆਏ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਘਾਟ ਕੀ ਸੀ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਅਨੁਭਵ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਕੀਤੀ," ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਮਆਈਟੀ ਨਿਊਜ਼ ਨੇ ਕਿਹਾ।

ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਟੁਕੜੇ ਰੇਂਜ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ। InstructMesh ਨੇ ਇੱਕ ਅਜਗਰ ਦੁਆਰਾ ਲਿਫਾਫੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੱਗ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ, ਇਸਦੀ ਪੂਛ ਹੈਂਡਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ; ਇੱਕ ਚਮਕਦਾਰ ਨੀਲੀ ਸੀਟੀ ਇੱਕ ਸ਼ੈੱਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ; ਲੈਂਸ ਦੇ ਉੱਪਰ ਫੈਲਦੇ ਤਿਤਲੀ ਦੇ ਖੰਭਾਂ ਵਾਲੇ ਗਲਾਸ; ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਕਟੋਪਸ ਵਰਗਾ ਡ੍ਰਿੰਕ ਡਿਸਪੈਂਸਰ ਜਿਸ ਦੇ ਤੰਬੂ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਕੱਪ ਵਿੱਚ ਡੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ। ਬੇਚੈਨੀ ਤੋਂ ਪਰੇ, MIT ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਜੀਨਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਇੱਕ ਡੈਨੀਮ-ਲੁੱਕ ਗੋਡੇ ਬਰੇਸ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਰੰਗੀਨ ਝੀਂਗਾ-ਆਕਾਰ ਦਾ "ਬਰਿਸਟਲ ਬੋਟ" ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ - ਇੱਕ ਰੋਬੋਟ ਦੀਵਾਰ ਇੱਕ ਮੋਟਰ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਪਕਰਣ ਨੂੰ ਹਵਾ ਦੇ ਖਿਡੌਣੇ ਵਾਂਗ ਸਤ੍ਹਾ ਦੇ ਪਾਰ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਮਾਇਨੇ ਕਿਉਂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ

ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਪਰ ਭੌਤਿਕ ਨਿਰਮਾਣ ਇੱਕ ਜ਼ਿੱਦੀ ਸਰਹੱਦ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਖੋਜ ਟੀਮ ਇੱਕ ਪੁਰਾਣੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਿਧਾਂਤ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਫਰੇਮ ਕਰਦੀ ਹੈ: "ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖਦੇ ਹੋ ਉਹੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ" — ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅੰਤਿਮ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਸਮਾਨ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਜਨਰੇਟਿਵ 3D ਟੂਲ ਉਸ ਵਾਅਦੇ ਨੂੰ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੋੜਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਮੱਗ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਦੀ ਕੰਧ ਦੀ ਮੋਟਾਈ, ਹੈਂਡਲ ਦੀ ਤਾਕਤ, ਜਾਂ ਕੀ ਅੰਦਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਤਰਲ ਪਦਾਰਥ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦੀ ਕੋਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ ਦਿੱਖ ਵਾਲੇ ਜਾਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਸਤੂ ਜੋ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਬਚੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦਾ ਪਾੜਾ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ 3D ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਇੱਛਾਵਾਂ ਮਰ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਮੁਰੰਮਤ ਨੂੰ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਬਣਾ ਕੇ, InstructMesh AI-ਸਹਾਇਕ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਖਰੀ-ਮੀਲ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ 'ਤੇ ਹਮਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਮਾਡਲਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਕੈਫੋਲਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰ 3D ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਡੋਮੇਨ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਸੀ, ਮੀਨੂ ਅਤੇ ਸੋਧਕਾਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ-ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਵਰਣਨ ਨਾਲ ਬਦਲਣਾ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਸਲਾਈਡਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਡਿਜ਼ਾਇਨਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਅਸਲੀ ਬਣਨ ਲਈ ਕਿਸੇ ਮਾਹਰ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ MIT ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਸਮੀਖਿਆ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਫਿਕਸਸ ਕਾਸਮੈਟਿਕ ਨਹੀਂ ਹਨ - ਵਸਤੂਆਂ ਜੋ ਨਵੇਂ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘੀਆਂ ਹਨ, ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਹਨ।

ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਵਪਾਰਕ ਪੂਛ ਵੀ ਹੈ. ਫਾਰੂਕੀ, ਹੁਣ Google 'ਤੇ, InstructMesh ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਸਲੀਅਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ 3D ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਫ਼ੋਨ ਕੇਸ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਵਾਲਿਟ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।

3D ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਉਦਯੋਗ ਲਈ, ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਭੜਕਾਊ ਖੋਜ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਜਨਰੇਟਿਵ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ AI-ਉਤਪਾਦਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ 80 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਫਲਾਅ ਦਰ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-3ਡੀ ਟੂਲਸ ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵੱਲ ਦੌੜਦੇ ਹਨ, InstructMesh ਇਹ ਕੇਸ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਕੱਲੇ ਪੀੜ੍ਹੀ ਹੀ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਮੁਰੰਮਤ ਨੂੰ ਉਸੇ ਬਕਸੇ ਵਿੱਚ ਭੇਜਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।

---

AI ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹੋ

ਨਵੀਨਤਮ AI ਖਬਰਾਂ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ - ਸਭ ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ।

ਹੋਰ AI ਖਬਰਾਂ ਪੜ੍ਹੋ →