做 3D reverse engineering，最大痛點唔係生成一段似樣代碼，而係生成之後能否真的建出可用、可編輯、而且封閉的幾何。CADENA 屬於模型加推理流程的參考實作，目標是把 3D mesh 重建成 parametric CAD program；它採用 stepwise inference，每次只發出一個 operation，先執行目前前綴，再用目標幾何與已建幾何的差距決定下一步。
這種做法的價值，在於把「一次過輸出整段程式」改成可檢查、可回退的逐步生成。倉庫內的 inference/ 會做 vLLM 服務、per-operation expansion 同 prefix selection，rl/ 則負責 sandboxed prefix rendering 與排序分數；系統只保留能令 IoU 改善的步驟，所以多走幾步不會令結果更差。代價同樣清楚：部署要 Python 3.10+、CUDA GPU、vLLM，同時依賴 OpenCASCADE via CadQuery，環境比一般 Vision-Language 模型推理更重。
模型本身用的是 Qwen2-VL-2B policy，Hugging Face 釋出 sft 與 rl 兩個階段，當中 rl 對應 CADENA-RL。輸入不是單張截圖，而是八個視角拼成一張圖，六個軸向視圖加兩個等角視圖；目標物放在綠色通道，當前已建立幾何放在紅色通道，模型讀到的其實是尚未補齊的殘差。這種設計直接把「下一刀應該補邊度」轉成視覺訊號。
幾個值得留意的重點：
– 倉庫提供完整推理、資料集建立、評分與可視化流程，但不包含用來合成訓練語料的 rule-based program generator。
– cadgen/ 只有 DSL runtime 的執行半部，較適合做還原、測試與基準比較，唔係完整資料生產管線。
– 預設流程會由 mesh 目錄建立 inference dataset，再輸出每一步的程式、輸入圖同 built STL，方便檢查中途錯誤。
– 無效預測會被剔除：建不出來，或者結果不是 watertight，都不算有效答案。
– 評分包含 GMS、IoU、CD，而且結果會按 family 及整體一併報告，避免單一類型零件拉高平均值。
適合研究 CAD reverse engineering、幾何生成、製造前處理，或者想把 mesh 轉回可參數化編輯流程的團隊。現階段最實際的理解方式，是把 CADENA 看成一套偏研究導向、但已經有明確 benchmark、checkpoint 同 rollout 腳本的開源項目；可重現性做得不錯，不過完整訓練資料生成鏈未公開，想延伸到自家資料或重訓流程，仍要補上不少工程工夫。