本文探讨了大型多模态模型（LMMs）在科学问题解决中的能力，提出了SciVerse基准测试，揭示了其在科学知识理解和推理方面的局限性，旨在促进未来的发展。

计算机科学家Ellie Pavlick试图将哲学概念转化为具体且可测试的想法，通过研究语言模型来探索它们的理解能力。她发现语言模型能够系统化地将问题和答案联系起来，将哲学问题转化为科学问题。然而，她提醒说现在谈论重大突破还为时尚早，未来的研究可能需要关注方法论问题。

本文介绍了TheoremQA数据集，用于评估AI模型解决科学问题的能力。研究发现GPT-4在Program-of-Thoughts Prompting的帮助下表现出色，超过其他开源模型，达到51%。