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FEABench：评估语言模型在多物理场推理能力上的表现
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究评估大型语言模型在物理、数学和工程问题中的应用，特别是在有限元分析（FEA）系统中的表现。FEABench基准测试显示，语言模型成功生成可执行API调用的概率达到88%，推动了工程自动化的发展。
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关键要点
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本研究评估大型语言模型在物理、数学和工程问题中的应用。
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重点关注有限元分析（FEA）系统中的表现。
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提出的FEABench基准测试提供了一种全面的评价机制。
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FEABench旨在测试语言模型通过自然语言描述推理及操作FEA软件的能力。
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研究结果表明，最优策略成功生成可执行API调用的概率达到88%。
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这一成果将推动工程自动化的发展，提升自主系统解决复杂问题的能力。
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