Taiga-S1：仅 120 万参数的小模型在 FreeCAD 里搭完整 CAD 零件——每次决策约 1ms、纯 CPU 本地跑，你的 Agent 负责规划、它负责执行

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开发者 Shiv Shanmugam（@shhivv）发布 Taiga-S1：一个从头训练的 1.2M 参数 transformer，充当 CAD agent 的快速「System 1」执行层——规划由 LLM agent 决定「做什么」，Taiga 逐步决定「怎么点」。输入有序特征目标（如「40×30×10 板 → (10,0) 处 Ø6 孔 → 极坐标阵列 ×6 → 顶边倒圆角」），它读取 FreeCAD 实时状态（特征树/选择集/草图约束/工作台），从当前可用命令中逐步选择：选面→草图→绘制→约束→pad→阵列→倒角。无 LLM、无视觉模型、无截图，CPU 上每次决策约 1ms，经本地 socket 驱动真实 FreeCAD GUI。泛化超出训练长度：仅训 5 特征目标，11 特征 held-out（约 55 条命令）100/100 全对，17 特征 95%；每步对教师选择准确率 99.8%（IoU≥0.99）。20% 动作被随机替换时能察觉损坏、撤销并完成 86–100% 零件。泛化关键：训练时随机化位置 ID（Ruoss 2023）、目标项与特征树耦合序数（position coupling）、模块化「done?」策略、因子化特征类型。数据=24k 合成 FreeCAD 建模会话（约 59 万决策），监督训练+两轮 DAgger。权重开源 huggingface.co/shhivv/taiga-s1；下一步：无脚本 API 的应用用系统无障碍树做接口。