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[AI学术] PolyBridgeBench:面向物理约束桥梁设计的多模态大模型基准

发布于:2026-09-21 22:00 最后更新:2026-09-22 02:29
#AI #Machine Learning #LLM

PolyBridgeBench 是一个可执行的桥梁设计基准,专门评估多模态大语言模型(MLLM)在生成可承载负荷的结构时的整体能力。模型首先接收一幅桥梁现场图像以及结构约束(如跨度、材料预算),随后输出节点‑构件‑材料的完整拓扑描述。系统会先进行确定性合法性检查,确保拓扑满足几何和材料规则;合法的方案随后进入原生动力学物理模拟进行动态功能验证。若模拟出现失效,基准会返回失效过程的时间序列视觉证据,并在固定的交互预算内要求模型对设计进行修复。通过分别测量确定性合法性、动态功能成功率以及失效后恢复能力,能够定位设计失败的具体阶段。实验在 189 个关卡上对六种代表性 MLLM 进行评估,结果显示模型在确定性合法性与动态成功之间存在显著差距,材料预算对成功率影响尤为敏感,而在严格预算条件下的失效后恢复能力普遍有限。

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原文链接: https://arxiv.org/abs/2609.21493

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