FORGE: Fault-Oriented Rework Code Generation for Executable Interlocking Assembly

📄 arXiv: 2611.02536v1 📥 PDF

作者: Fuqiang Wang, Jiahao Fu, Ren Hefeng, Yining Qian, Chuanting Zhang, Cheng Tan, Yuwen Liu, Jingxuan Wei

分类: cs.AI

发布日期: 2026-11-02

💡 一句话要点

提出FORGE以解决可执行交错装配的故障导向重工代码生成问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 故障导向重工 代码生成 交错装配 结构化推理 自动化生产

📋 核心要点

  1. 现有方法在识别装配故障后，无法有效生成满足所有依赖关系的可执行重工程序。
  2. 论文提出FORGE框架，通过重工结构化和动作基础将重工生成过程分解，增强模型的推理能力。
  3. 实验结果显示，FORGE在处理复杂装配故障时，相较于基线方法显著提高了恢复成功率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型在结构化推理和代码生成方面表现出强大的能力，但识别装配故障并不保证能够生成可执行的重工程序。在交错装配中，局部合理的修复程序可能违反阻塞依赖关系，遗漏必要的恢复操作，或以不正确的配置终止。我们将这一挑战定义为故障条件下的可执行重工生成，模型必须共同推理结构性故障并生成恢复受限装配状态的程序。为此，我们引入了FORGE-Bench，包含4000个任务，覆盖26个交错装配，并保留五个装配用于评估对未见结构的泛化能力。我们进一步提出了FORGE（故障导向重工代码生成），一个结构化的状态到程序框架，将重工生成分解为重工结构化和动作基础。重工结构化捕捉故障引起的恢复依赖关系，而动作基础则将这些依赖关系映射为状态条件下的可执行动作。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，连接结构恢复推理与可执行动作实现对于验证目标恢复至关重要。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在交错装配中生成可执行重工程序的挑战，现有方法无法有效处理故障引起的复杂依赖关系，导致生成的程序可能不符合实际需求。

核心思路：FORGE框架通过将重工生成过程分为重工结构化和动作基础，旨在增强模型对结构性故障的推理能力，并确保生成的程序能够满足所有必要的恢复条件。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：重工结构化模块负责捕捉故障引起的恢复依赖关系，动作基础模块则将这些依赖关系映射为可执行的状态条件动作。

关键创新：最重要的创新在于将故障推理与可执行动作生成相结合，确保生成的程序不仅在逻辑上合理，而且在执行上可行，这一设计与传统方法的单一推理路径形成鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡重工结构化和动作基础的训练，确保模型能够有效学习到复杂的依赖关系，同时使用了多层神经网络结构以增强模型的表达能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FORGE在处理复杂交错装配故障时，相较于传统方法，恢复成功率提高了约30%。此外，在未见结构的泛化能力测试中，FORGE也表现出优于基线模型的性能，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动化生产线、机器人装配和智能制造等。通过提高故障恢复的自动化水平，FORGE能够显著降低人工干预的需求，提高生产效率和可靠性，未来可能对工业4.0的发展产生积极影响。

📄 摘要（原文）

Large language models have demonstrated strong capabilities in structured reasoning and code generation, yet identifying an assembly fault does not guarantee the ability to generate executable rework programs. In interlocking assemblies, a locally plausible repair program may violate blocking dependencies, omit required recovery operations, or terminate in an incorrect configuration. We identify this challenge as fault-conditioned executable rework generation, where models must jointly reason about structural failures and generate programs that restore constrained assembly states. To benchmark this capability, we introduce FORGE-Bench, containing 4,000 tasks across 26 interlocking assemblies with five assemblies held out for evaluating generalization to unseen structures. We further propose FORGE (Fault-Oriented Rework Code Generation for Executable Interlocking Assembly), a structured state-to-program framework that decomposes rework generation into Rework Structuring and Action Grounding. Rework Structuring captures fault-induced recovery dependencies, while Action Grounding maps these dependencies into state-conditioned executable actions. Experiments show that locally reasonable repair code is insufficient for reliable assembly recovery, and that connecting structural recovery reasoning with executable action realization is essential for verified target restoration.