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现有资料不足以回答这个问题。资料1只提供了 3DCodeVerse 的摘要级信息，其中与反馈机制相关的表述仅有：该工作「通过执行检查、空间测量和视觉反馈自动评估修正程序」1。但资料并未说明：

这三类反馈（执行检查、空间测量、视觉反馈）分别作用于多智能体 DAG 生成与验证框架1中的哪一个具体环节；
是否存在某个环节的反馈机制会「抑制关键证据」，以及该说法的出处；
论文正文、相关段落或任何原文引用。

因此，无法确认「具体是哪一环节的反馈机制抑制了关键证据」，也无法提供论文完整正文或相关段落。资料1仅给出论文链接 https://huggingface.co/papers/2610.22341，可据此自行获取原文核实。

继续追问

3DCodeVerse 的多智能体 DAG 生成与验证框架具体包含哪些环节？3DCodeVerse 的执行检查、空间测量和视觉反馈分别如何实现？3DCodeVerse 的 200 万条可执行 3D 代码数据集是如何构建与验证的？

参考来源

1 条

1站内3DCodeVerse 让编码智能体生成可验证3D代码3DCodeVerse 是一个面向编码智能体的3D内容生成生态，包含200万条可执行3D代码数据集、多智能体DAG生成与验证框架，以及3D编码实践指南。它通过执行检查、空间测量和视觉反馈自动评估修正程序，微调后开源模型3D编码能力显著提升，其框架在人类评测中对Claude Design取得90%胜率。Hugging Face Papershttps://huggingface.co/papers/2610.22341

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3DCodeVerse 让编码智能体生成可验证3D代码

3DCodeVerse 是一个面向编码智能体的3D内容生成生态，包含200万条可执行3D代码数据集、多智能体DAG生成与验证框架，以及3D编码实践指南。它通过执行检查、空间测量和视觉反馈自动评估修正程序，微调后开源模型3D编码能力显著提升，其框架在人类评测中对Claude Design取得90%胜率。

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