arXiv cs.AI·41 天前★ 3

PolyBridgeBench:多模态LLM桥梁设计基准

原文标题:PolyBridgeBench: Benchmarking Multimodal LLMs for Physics-Grounded Bridge Design

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AI 智能摘要

论文提出PolyBridgeBench,一个可执行的桥梁设计基准,模型需根据视觉场景与工程约束生成完整节点-构件-材料拓扑,并通过确定性合法性检查与动态物理仿真。仿真失败后返回时序视觉证据,在固定交互预算下评估修复能力。对六种代表性在189个关卡上的实验显示,确定性有效性与动态成功之间存在显著差距,且失败后修复能力有限。

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问题
多模态LLM能看懂图、生成结构,但无法证明工程设计执行后真的成立。
方法
构建可执行基准:模型按视觉场景与约束生成节点-构件-材料拓扑,经合法性检查后进入物理仿真,失败后返回时序视觉证据评估修复。
结果
6个MLLM在189个关卡上,确定性有效性与动态成功差距显著,严格预算下失败后修复能力有限。
影响
给工程类多模态应用提供可执行的成败判据,提醒产品别把结构合法性当成功能可用。
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PolyBridgeBench 用可执行物理仿真考 桥梁设计,确定性有效与动态成功差距显著

  • •模型接收视觉场景与结构化工程约束,生成完整节点-构件-材料拓扑
  • •确定性合法性检查通过后才进入原生动态物理仿真执行
  • •仿真失败后返回时序视觉证据,在固定交互预算下评估修复能力
  • •对六种代表性 MLLM 在 189 个关卡上测试,确定性有效性与动态成功之间存在显著差距
  • •对材料预算高度敏感,严格预算下失败后修复能力有限

为什么重要:指出「画得出」不等于「造得成」,为工程类多模态能力评估补上执行与修复环节。

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原始标题:PolyBridgeBench: Benchmarking Multimodal LLMs for Physics-Grounded Bridge Design
AI 中文标题:PolyBridgeBench:多模态LLM桥梁设计基准
来源:arXiv cs.AI · 发布于 41 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 3(3)
标签:多模态大模型 / 基准测试 / 物理仿真 / 工程设计 / 结构推理
关键词:benchmark / multimodal LLM / physics simulation / bridge design
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