Hintergrund
电磁学问题常涉及空间向量、场分布等复杂概念，是PhysUniBenchmark测试中普遍得分较低的领域。通过专项优化可显著提升模型表现。
Verfahren
- Filtern von Daten
ausnutzenload_data.py --filter electromagnetism提取电磁学子数据集 - Fehleranalyse
运行评估后查看results/下的错误分类报告，重点关注矢量运算和右手定则相关错误 - 针对性增强
1. 为图像添加坐标系标注（修改preprocess.py(in Form eines Nominalausdrucks)add_coordinate()函数）
2. 在prompt中加入麦克斯韦方程组的记忆提示
Fortgeschrittenes Programm
对于开源模型，建议：
1. 在LLaVA等模型中增加安培环定律的特化注意力层
2. verwendendata/augment/中的场线图生成器扩充训练数据
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPhysUniBenchmark: Benchmarking-Tool für multimodale PhysikproblemeDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样优化多模态模型在电磁学问题中的准确率？
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