PhysCodeBench：通过自修正多智能体细化基准测试 3D 场景的物理感知符号仿真

针对大语言模型在物理描述与仿真实现间的语义鸿沟，本文推出首个物理感知符号仿真基准 PhysCodeBench，涵盖力学、流体及软体物理等 700 个专家标注样本。在此基础上，提出自修正多智能体细化框架（SMRF），包含生成器、纠错器与细化器三个专用智能体，通过领域特异性验证进行迭代协作。实验表明，该框架在代码可执行性与物理准确性上显著优于现有最先进模型，证明了错误修正机制与多智能体协同在物理仿真中的关键作用。