VEHBench：用于LLM辅助振动能量收集器设计的阶段诊断基准

VEHBench是一个面向LLM辅助振动能量收集器设计的工程诊断基准，包含763个基于文献的任务，由物理分析评分器评分。它评估四个设计角色：规范分流、验证器引导搜索、损坏状态恢复和策略条件选择。实验显示，LLM能力具有强烈阶段依赖性，没有单一模型在所有工作流中持续领先，且响应控制图谱揭示了不同设计角色中的不同行为模式。VEHBench为评估、选择、路由和改进验证器接地工程LLM提供了阶段感知基础。

现有工程基准主要评估最终工件的有效性，缺乏对LLM在不同耦合物理设计阶段行为的洞察。VEHBench首次提供了阶段层次的诊断能力，揭示LLM能力随设计角色变化的模式，使开发者和研究者能更精确地选择和优化模型，而非仅依赖整体性能指标。

VEHBench通过将设计流程分解为四个独立的角色（规范分流、验证器引导搜索、损坏状态恢复、策略条件选择）并分别设置任务，利用物理分析评分器自动评分，从而隔离评估LLM在不同阶段的单独能力。这种诊断方法能揭示模型在特定阶段的强弱项，避免整体评分掩盖的阶段依赖性。

对于开发AI辅助工程设计工具的产品团队，VEHBench提供了评估LLM在各设计阶段行为的方法，可用于模型选择、路由和针对性改进。但证据未直接说明对具体产品、研发成本或用户体验的量化影响。

• 基于VEHBench的诊断框架，开发针对特定设计角色（如损坏状态恢复）的专用微调数据集，提升LLM在该阶段的准确率
• 将VEHBench的四个角色评估流程集成到AI辅助工程设计工具中，实现运行时模型选择与路由优化
• 利用VEHBench发现的阶段依赖性模式，设计多模型协作工作流（例如不同阶段调用不同模型）以提高整体设计效率

• VEHBench的四个设计角色是否覆盖所有振动能量收集器设计的关键阶段？
• 实验中使用的模型是否代表当前最先进的LLM（如GPT-4、Claude等）？
• VEHBench的评分器（物理分析oracle）在真实工程场景中的保真度如何？
• 该基准是否可推广至其他耦合物理系统的LLM辅助设计领域？