Зависит от специфики задачи. Уравнения(мат.анализ, геометрия...) - MathGPT, Mathos AI, Decopy AI, DeepAI Math. Генеративный дизайн и симуляции - Autodesk Generative Design, Siemens NX, SolidWorks, Neural Concept. Анализируют инженерные проблемы и предлагают варианты решений - Beam, ALICE Technologies, Buildots. Я перечислил помимо LLM еще и CAD/CAE, так как все зависит от задач.

Я не уверен, насколько корректно сюда прикладывать пример промпта для решения таких задач в универсальных моделях, поэтому, просто, помните самое важное - структурность запроса для нейросети(LLM). ИИ, безусловно, поймет определенные недосказанные вещи, как отмечено KNS, но чем глубже вы вписываете задачи, тем выше качество результата. И относитесь к результату со скепсисом, перепроверяя ответы, иначе будет ситуация, которую отметил ReznoVV.