यह शोधपत्र एक नवीन रूपरेखा प्रस्तुत करता है, भौतिक बोध और अनुकरण के साथ बहु-मोडल वैज्ञानिक तर्क (MAPS), जो एक भौतिक बोध मॉडल (PPM) और एक सिम्युलेटर पर आधारित है, जो बहु-मोडल बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (MLLM) के भौतिक डोमेन में समस्या-समाधान क्षमता की कमी को संबोधित करता है, विशेष रूप से जटिल भौतिक संरचनाओं और बहु-मोडल जानकारी के आधार पर मात्रात्मक विश्लेषण के साथ आरेख समझ में। MAPS विशेषज्ञ-स्तर के बहु-मोडल तर्क कार्यों को भौतिक आरेख समझ (PPM) और भौतिक ज्ञान (सिम्युलेटर) का उपयोग करके तर्क में विघटित करता है। PPM को ध्यान से डिज़ाइन किए गए सिंथेटिक डेटा (भौतिक आरेखों और उनके सिमुलेशन भाषा विवरणों के जोड़े) का उपयोग करके एक दृश्य भाषा मॉडल को ठीक करके प्राप्त किया जाता है। तर्क चरण में, MAPS PPM द्वारा प्रदान किए गए इनपुट आरेखों के सिमुलेशन भाषा विवरणों और तर्क-वितर्क प्रक्रिया के माध्यम से प्राप्त परिणामों को MLLM के साथ एकीकृत करता है ताकि तर्क और अंतिम उत्तर प्राप्त किया जा सके। परिणामों को विश्वविद्यालय-स्तरीय सर्किट विश्लेषण समस्याओं का उपयोग करके सत्यापित किया जाता है, और MAPS MLLM की अनुमान सटीकता में काफी सुधार करता है और मौजूदा मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
