NucBench：首个面向核工程领域的多模态大模型评测基准

NucBench是首个专门针对核工程应用场景设计的开源多模态大语言模型评测基准，填补了AI在核能领域应用评估的空白。它由NS3G-UoS团队开发，旨在建立全面权威的评估框架，测试模型在核工程相关任务上的表现，涵盖核物理基础、技术文档解析、多模态融合、安全决策等维度，推动AI在核能领域的安全有效落地。

随着大型语言模型（LLM）在各行业广泛应用，核能这一高度专业化且对安全性要求极高的领域也探索AI融入可能，但通用AI模型能否理解核工程复杂概念、技术规范和运行场景缺乏系统性评估标准。NucBench的诞生填补了这一空白，成为首个核工程场景的开源多模态大模型评测基准。

NucBench由NS3G-UoS团队开发并开源，核心目标是建立全面权威的评估框架，测试多模态大模型在核工程相关任务的表现。它不仅关注文本理解能力，还强调对核工程领域图像、图表和技术文档的综合处理能力，体现多模态AI在专业垂直领域的应用潜力。

NucBench的评测体系涵盖多个关键维度：

• 核物理基础概念理解：评估对核反应、辐射防护、反应堆物理等基础理论的掌握程度
• 技术文档解析：测试阅读理解核工程设计规范、运行手册、安全报告的能力
• 多模态信息融合：考察结合文本描述与工程图纸、系统示意图进行综合分析的能力
• 安全决策支持：验证核安全相关场景下的推理和判断准确性 任务设计充分考虑核工程高专业、高风险、严监管的特殊性，确保结果反映实际应用可用性。

作为开源项目，NucBench提供标准化评测数据集、评估脚本及可扩展框架，方便社区贡献更多核工程相关评测场景。开放协作模式有助于：

1. 建立行业基准，为核工业选择部署AI解决方案提供客观参考
2. 推动模型改进，帮助开发者识别核工程领域薄弱环节
3. 促进跨学科交流，搭建AI研究者与核工程师的沟通桥梁。

NucBench有望在核能数字化转型中发挥关键作用：

• 智能运维辅助：评估模型在核电站运行数据分析、异常检测的潜力
• 培训与知识管理：测试模型作为核工程知识库和培训助手的可行性
• 安全监管支持：探索AI在核安全审查、合规性检查的应用边界 挑战方面，核工程特殊性带来模型幻觉问题的严重后果，因此NucBench特别关注输出的可靠性和可追溯性。

NucBench代表AI评测从通用能力向专业垂直领域深化的趋势。随着多模态大模型能力提升，类似领域专用评测基准将在更多高风险、高精度行业涌现，推动AI在真正需要的领域安全有效落地应用。