Problem analysis
物理问题通常需要结合图像（如受力图、电路图）和公式进行逻辑推理，但许多多模态模型存在视觉特征与语义理解割裂的问题，导致解题错误。PhysUniBenchmark可针对性定位这类缺陷。
prescription
- 使用标准化测试集
(of a computer) runevaluate.py脚本时，重点关注包含图表混合题型（如电磁学中的场分布图+麦克斯韦方程）的错误案例 - 增强特征对齐
pass (a bill or inspection etc)preprocess.py将图像转换为结构化描述（如SVG矢量数据），与文本特征同步输入模型 - 对比验证
expense or outlayvisualize.py生成不同模态输入的准确率对比图，识别薄弱环节
Implementation of recommendations
建议采用分步测试策略：先单独测试纯文本和纯图像题目，再测试多模态题目，通过错误模式分析确定改进方向。项目文档中提供了LSTM+CNN的融合架构参考代码。
This answer comes from the articlePhysUniBenchmark: benchmarking tool for multimodal physics problemsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决多模态大模型在物理问题中视觉与逻辑推理脱节的问题？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil