AdditiveLLM 是一个经过微调的大型语言模型，专注于预测增材制造中的缺陷，特别是激光粉末床熔融（L-PBF）工艺。研究比较了结构化输入和自然语言输入的性能，发现结构化输入下 Llama 3.2 模型达到 93% 的准确率。项目使用了包含 2779 个数据点的庞大数据集，覆盖超过 20 种材料，主要包括 Ti-6Al-4V 和不锈钢 316L。过程参数包括材料、功率、速度、光束直径、孵化间距和层高。
