Bài báo này trình bày một phương pháp tạo khối lượng lớn các bài toán vật lý đẳng cấu sử dụng ChatGPT. Sử dụng công cụ và chuỗi nhắc, phương pháp này kiểm soát chính xác các biến thể cấu trúc, chẳng hạn như giá trị số và mối quan hệ không gian, đồng thời hỗ trợ các biến thể ngữ cảnh đa dạng trong nội dung bài toán. Phương pháp này khắc phục những hạn chế chính của các phương pháp dựa trên LLM hiện có bằng cách tận dụng trình thông dịch mã Python để hỗ trợ xác minh lời giải tự động và tạo sơ đồ đơn giản. Bằng cách tạo ra hai ngân hàng bài toán đẳng cấu và so sánh chúng với các phương pháp dựa trên chuỗi nhắc đơn giản, chúng tôi chứng minh rằng chuỗi nhắc mang lại kết quả chất lượng cao hơn đáng kể và nhất quán hơn. Nghiên cứu này chứng minh một phương pháp tạo bài toán hiệu quả, dễ tiếp cận ngay cả với giảng viên trung bình, đồng thời mở ra những khả năng mới cho việc kiểm tra thích ứng cá nhân hóa và phát triển nội dung tự động.
