Codex驱动仿真软件测试初探
这两天鉴于对江丙云博士的文章拜读，专门跟着理解和查阅资料，利用开源项目测试了一下基于自然语言驱动仿真软件的过程，开源项目主要依赖于Text-to-CAE项目：github.com/Cai-aa/text-to-cae，下面作为小白简单记录下过程和感想。鉴于开源项目用Codex的原因，下载Codex完成安装并选择自个中意的大语言模型，完事之后通过其自身完成MCP的配置就行，这个过程其实挺费时间的，来来回 回往复，等把所有配置完成之后就可以进行简单的测试。对于更多的skill需要用熟练之后再操作，目前小编也没有进一步深入研究。下面是配置和实现过程截图。从测试结果看出基本上正常运行，剩下的就是等待，目前来看，总体还是比较费时间，不够流畅。未来是否可以在此基础上加入语音识别，音频转文字功能，利用说话的方式转为文字在驱动相应软件，这样是不是更加高效？对于目前的实现技术路径，仿真工程师未来的核心工作是否就是把仿真作准做精，然后形成高标准的某类仿真或者某个产品仿真的SOP手册作为skill，其它软件操作熟练程度并不是关键。尤其是对于高度模块化标准化的产品，利用大语言模型和相关工具实现自动化是非常值得投入的事情。参考其它一些文字的思路，工业软件其实确实就是一个可调用函数，只不过目前这个函数计算过程还是比较费时；当通过文本实现各种仿真训练集训练代理降阶模型之后，高效的函数便产生，相当于依托于一个“慢的可调用函数”去产生一个“快速的计算函数”，所有这些不需要仿真基础也能利用文本驱动实现。可以预见，AI原生的电脑、操作系统、工业软件应该很快会到来。。。从底层重构相关的产品逻辑和功能~~ 著作权归作者所有，欢迎分享，未经许可，不得转载
首次发布时间：2026-06-12
最近编辑：2月前
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