LLMs for Engineering: 教授模型设计高功率火箭
软件工程
2025-05-01 v2 人工智能
摘要
大型语言模型（LLMs）已在软件工程领域取得变革性进展，但其在物理工程领域的应用仍属探索阶段。本文通过 RocketBench 这一基准评估了 LLMs 在高功率火箭设计中的能力。我们对模型在两个日益复杂的设计任务上进行测试：目标高度优化和精确着陆挑战。我们的发现表明，虽然最先进的 LLMs 在工程知识方面表现出色，但在获得仿真结果后迭代设计时仍感到困难，最终在人类水平以下停滞。然而，经过强化学习（RL）增强后，我们展示了一个 7B 参数模型超越了所有 SoTA 基础模型和人类专家。这项研究表明，经过 RL 训练的 LLMs 可作为复杂工程优化的有效工具， potentially 变革软件开发之外的工程领域。
关键词
引用
@article{arxiv.2504.19394,
title = {LLMs for Engineering: Teaching Models to Design High Powered Rockets},
author = {Toby Simonds},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.19394},
year = {2025}
}