使用 PhysUniBenchmark 评估多模态大模型的表现需要遵循以下核心步骤：
- environmental preparation：克隆 GitHub 仓库（git clone https://github.com/PrismaX-Team/PhysUniBenchmark.git），安装 Python 3.8+ 并配置依赖库（通过 requirements.txt）
- 数据获取：从项目的 data 文件夹下载数据集，或按文档指引获取完整数据集
- Model deployment：确保目标模型（如 GPT-4o、LLaVA）已部署完成，可通过 API 或本地调用
- Operational assessment：使用 evaluate.py 脚本（命令示例：python evaluate.py –model <model_name> –data_path data/ –output results/）
- Analysis of results：通过 visualize.py 生成可视化报告，查看模型在不同物理领域的准确率和错误分析
注意事项包括：建议使用 GPU 设备加速推理，确保足够存储空间（≥10GB），云端 API 需配置正确的密钥。评估报告会以 CSV/JSON 格式输出，包含详细的性能统计和对比数据。
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