Yêu cầu một hệ thống AI sáng tạo thiết kế một chiếc cốc để in 3D và bạn có thể sẽ nhận được một chiếc cốc đẹp nhưng không thể đựng được cà phê của bạn. Các nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo (CSAIL) của MIT, hợp tác với Google và Đại học Đông Bắc, đã xây dựng một công cụ để khắc phục chính xác điều đó: InstructMesh, một hệ thống thiết kế cho phép bất kỳ ai - chuyên gia hoặc người mới hoàn toàn - sửa chữa các mô hình 3D do AI tạo ra và chế tạo chúng theo cách họ thực sự dự định, theo MIT News.
Vấn đề mà InstructMesh nhắm tới là nền tảng cho cách thức hoạt động của các mô hình tổng quát ngày nay. Hệ thống AI hiểu một vật thể trông như thế nào chứ không hiểu nó hoạt động như thế nào, điều này tạo ra những thiết kế không thực tế làm suy yếu mục đích sử dụng của vật phẩm đó. Và ngay cả khi người dùng phát hiện ra lỗi, mô hình 3D thường khó chỉnh sửa, đặc biệt đối với những người mới làm quen với thiết kế 3D. InstructMesh, được MIT News công bố vào ngày 1 tháng 10 năm 2026, là một giao diện dựa trên AI được thiết kế để hiểu cả hình thức của thiết kế cũng như những chỉnh sửa mà người dùng muốn thực hiện, thu hẹp khoảng cách giữa những gì bạn nhắc và những gì bạn in. Đối với các nhóm theo dõi sự phát triển AI mới nhất, đây là một ví dụ hiếm hoi về việc AI tạo sinh được sử dụng để cảnh sát những sai lầm của chính AI tạo sinh.
Cách hoạt động của InstructMesh
InstructMesh kết hợp hệ thống TRELLIS của Microsoft, hệ thống tạo ra các mô hình 3D từ lời nhắc văn bản và hình ảnh, với GPT-4, mô hình ngôn ngữ lớn đằng sau ChatGPT — kết hợp kiến thức hình ảnh và văn bản trong một quy trình làm việc duy nhất. Người dùng có thể nhắc hệ thống tạo thiết kế 3D cho một cặp kính, sau đó đánh dấu các phần cụ thể của bản thiết kế mà họ muốn tinh chỉnh trước khi in.
Faraz Faruqi, tác giả chính của bài báo trình bày dự án, một sinh viên mới tốt nghiệp MIT EECS và chi nhánh CSAIL hiện đang làm việc tại Google, cho biết: “Chúng tôi muốn tập hợp tài năng của máy tạo 3D và kỹ năng suy luận của LLM trong một không gian tương tác để tạo ra những đồ vật mà mọi người thực sự muốn”.
Thao tác xảy ra trong không gian tiềm ẩn của mô hình tổng quát: người dùng mô tả các vấn đề bằng ngôn ngữ tự nhiên và InstructMesh tạo ra các thay đổi diễn giải đối với hình học để người dùng đánh giá và phê duyệt. Thanh trượt tăng thêm độ chính xác cho các chỉnh sửa như phóng to hoặc đùn một phần cụ thể của mô hình. Kết quả, Faruqi cho biết, là "những gì họ thấy là những gì họ nhận được và các mặt hàng hoạt động như quảng cáo."
Những con số đằng sau bản demo
Nhóm đã đưa công cụ này vào thử nghiệm có cấu trúc. Họ đã nhờ TRELLIS tạo lại các mô hình 3D phổ biến từ Thingiverse, một nền tảng lưu trữ hàng triệu thiết kế có thể in được và nhận thấy rằng gần 80% các mô hình được tạo ra có sai sót về mặt cấu trúc theo một cách nào đó. Sau đó, các nhà nghiên cứu của CSAIL đã yêu cầu những người mới sử dụng xác định và khắc phục những vấn đề đó bằng cách sử dụng InstructMesh — và những người mới sử dụng đã thành công ở cả hai khoảng 90% thời gian, theo đánh giá của một chuyên gia.
Tỷ lệ thành công đó rất quan trọng vì nó cho thấy kỹ năng InstructMesh cung cấp là khả năng đánh giá về chức năng chứ không phải số năm đào tạo CAD. Như MIT News đã nói: “Những gì những người mới đến này thiếu về chuyên môn, họ đã bù đắp bằng trực giác”.
Các phần trình diễn cho thấy phạm vi. InstructMesh tạo ra một chiếc cốc được bao bọc bởi một con rồng, đuôi của nó tạo thành tay cầm; một chiếc còi màu xanh sáng bóng có hình dạng giống một chiếc vỏ sò; kính có cánh bướm xòe phía trên tròng kính; và một máy phân phối đồ uống giống bạch tuộc có mỗi xúc tu rót vào một cốc riêng. Ngoài những điều kỳ lạ, các nhà khoa học của MIT đã sử dụng công cụ này để chế tạo nẹp đầu gối trông giống vải denim phù hợp với quần jean của bệnh nhân và một "bot lông" hình con tôm đầy màu sắc - một vỏ robot giấu một động cơ đẩy thiết bị di chuyển trên các bề mặt giống như một món đồ chơi lên dây cót.
Tại sao nó lại quan trọng
AI sáng tạo đã chuyển đổi văn bản, hình ảnh và mã, nhưng việc chế tạo vật lý vẫn là một ranh giới cứng đầu. Nhóm nghiên cứu giải quyết vấn đề bằng một nguyên tắc phần mềm cũ: "những gì bạn thấy là những gì bạn nhận được" - những chương trình mà nội dung bạn đang chỉnh sửa trông giống như sản phẩm cuối cùng. Các công cụ 3D sáng tạo thường xuyên phá vỡ lời hứa đó vì mô hình tưởng tượng một chiếc cốc không có kiểm tra bên trong về độ dày thành, độ bền của tay cầm hoặc liệu bên trong có thể chứa chất lỏng hay không. Khoảng cách giữa một tấm lưới trông có vẻ hợp lý và một vật thể còn tồn tại khi tiếp xúc với thế giới thực là nơi mà hầu hết tham vọng in 3D của người tiêu dùng đều bị dập tắt.
Bằng cách thực hiện sửa chữa tương tác và dựa trên ngôn ngữ, InstructMesh tấn công vấn đề cuối cùng của quá trình tạo được hỗ trợ bởi AI. Hệ thống này xây dựng một quy trình lập mô hình mà trước đây đòi hỏi kiến thức chuyên môn sâu về các công cụ 3D chuyên nghiệp, thay thế các menu và công cụ sửa đổi bằng các mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên về những gì sai và các thanh trượt để tinh chỉnh. Các thiết kế không còn cần đến chuyên gia để trở thành hiện thực và đánh giá của chuyên gia trong nghiên cứu của MIT cho thấy việc sửa chữa không mang tính thẩm mỹ - những đồ vật được chuyển qua tay người mới sẽ có chức năng hoạt động.
Có một cái đuôi thương mại cho nghiên cứu là tốt. Faruqi, hiện làm việc tại Google, có thể kết hợp InstructMesh vào một nền tảng thực tế tăng cường - tầm nhìn là bạn giải thích những gì bạn cần bằng cách sử dụng bối cảnh xung quanh và hệ thống sẽ in 3D nhanh chóng, giống như một chiếc ốp điện thoại phù hợp với ví của bạn.
Đối với ngành in 3D, phát hiện mang tính khiêu khích hơn của nghiên cứu là tỷ lệ sai sót 80% trong các mô hình do AI tạo ra từ một hệ thống thế hệ hàng đầu. Khi các công cụ chuyển văn bản thành 3D chạy đua hướng tới các sản phẩm tiêu dùng, InstructMesh cho rằng chỉ thế hệ đó thôi là chưa đủ — việc xác minh và sửa chữa phải được vận chuyển trong cùng một hộp.
---
Đi trước AINhận tin tức, phân tích và đột phá mới nhất về AI — tất cả ở cùng một nơi.
Đọc thêm tin tức về AI →
