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现有资料不足以回答「执行检查、空间测量、视觉反馈分别如何实现」这一机制层面的问题——资料1只说明这三者被用于自动评估与修正程序，未给出任何实现细节。资料中能确认的部分：

3DCodeVerse 是一个面向编码智能体的 3D 内容生成生态，由三部分构成：200 万条可执行 3D 代码数据集、多智能体 DAG 生成与验证框架、3D 编码实践指南1。
它通过执行检查、空间测量和视觉反馈来自动评估并修正生成的程序，但资料仅列出这三项的名称与作用定位，未描述各自的技术路径、所用模型、度量指标或反馈回路设计1。
效果层面：微调后开源模型的 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1。

因此，关于三者「如何实现」的具体问题（例如执行检查是否基于沙箱运行与单元测试、空间测量采用何种几何/坐标一致性指标、视觉反馈是否依赖渲染图与多模态模型评判），现有资料均无对应信息，不宜推测。

继续追问

3DCodeVerse 的多智能体 DAG 生成与验证框架具体如何组织各个智能体？3DCodeVerse 的 200 万条可执行 3D 代码数据集是如何构建和标注的？3DCodeVerse 微调后的开源模型在哪些 3D 编码基准上评测，具体提升幅度是多少？

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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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