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在做電氣柜設計的時候，大家可能都遇到過這種情況：釘板圖（Wiring Diagram / Terminal Layout）要畫得又清晰又規整，簡直是折磨。

一個柜子里面幾十上百條線，每根線都有起點、終點、顏色、規格、端子信息。怎么在二維圖上把這些信息排得工整，不交叉、不亂糟糟？

這其實就是圖布局（Graph Layout）的典型問題。

常見的幾種算法比如：

• ? 層次布局（Hierarchical / Sugiyama）：按層次排節點，盡量少交叉；
• ? 力導向布局（Force-Directed）：把線當作彈簧，點當作帶斥力的電荷，讓它們自己“找位置”；
• ? 最小交叉布局（Crossing Minimization）：釘板圖特別需要，交叉越少越清楚。

在琢磨這些自動化方法的時候，我無意間在 AutoCAD 2026 的安裝目錄里發現了一個文件——text_encoder.onnx。

這個文件采用 ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，是機器學習模型的標準格式，可以跨平臺運行。

文件名 text_encoder 暗示它可能是一個 自然語言處理（NLP）模型。

結合文件名稱和格式，我推測這個模型可能與解析文本指令有關——盡管官方并沒有詳細說明。

ONNX 本身是一個開放標準，定義了執行神經網絡所需的所有操作，相當于一套可跨框架運行的數學函數集合。

在 AutoCAD 的背景下，這意味著用戶輸入的自然語言指令可能首先會被編碼成高維向量（embedding），再被內部邏輯轉換為具體繪圖或編輯操作。