PhySense: Principle-Based Physics Reasoning Benchmarking for Large Language Models

📄 arXiv: 2505.24823v1 📥 PDF

作者: Yinggan Xu, Yue Liu, Zhiqiang Gao, Changnan Peng, Di Luo

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-30

💡 一句话要点

提出PhySense以解决大型语言模型物理推理不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 物理推理 大型语言模型 基于原则的推理 科学教育 AI系统评估

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在物理推理中缺乏基于原则的简洁推理能力，导致生成的解决方案冗长且不透明。
  2. 本文提出PhySense基准，旨在通过基于原则的推理来评估LLMs的能力，帮助识别其在物理问题解决中的不足。
  3. 实验结果表明，当前LLMs在与专家推理路径对齐方面存在显著失败，揭示了其在科学推理中的局限性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在解决复杂科学问题方面取得了快速进展，尤其是在物理领域。然而，当前的LLMs往往无法模拟人类专家所特有的简洁、基于原则的推理，反而生成冗长且不透明的解决方案。这一差距突显了它们在高效且可解释的问题解决能力上的重要缺陷。为系统性地研究这一局限性，本文提出了PhySense，一个新颖的基于原则的物理推理基准，旨在通过指导原则使专家易于解决，但对缺乏原则优先推理的LLMs却具有欺骗性难度。对多种最先进LLMs和提示类型的评估显示，它们在与专家推理路径的对齐上存在一致性失败，为开发高效、稳健且可解释的基于原则的科学推理AI系统提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前大型语言模型在物理推理中缺乏基于原则的推理能力的问题。现有方法往往生成冗长且不易理解的解决方案，无法有效应用核心物理原则。

核心思路：PhySense基准的核心思想是设计一套基于原则的物理推理任务，使得专家能够通过简单的指导原则轻松解决，而LLMs则因缺乏原则优先推理而面临挑战。

技术框架：PhySense的整体架构包括任务设计、数据集构建和评估模块。任务设计侧重于基于原则的物理问题，数据集则包含多样化的物理场景和问题类型，评估模块用于比较LLMs与专家的推理路径。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种新的基准，专注于基于原则的推理能力评估。这与现有方法的本质区别在于强调了推理的透明性和可解释性。

关键设计：在设计过程中，选择了多种物理问题类型，并设置了明确的评估标准，以确保任务的可解性和挑战性。此外，采用了多种提示类型来测试LLMs的适应性和推理能力。

📊 实验亮点

实验结果显示，当前多种最先进的LLMs在PhySense基准上的表现均未能与专家推理路径对齐，整体准确率低于30%。这一发现揭示了LLMs在基于原则的科学推理中的显著不足，为未来的研究提供了重要方向。

🎯 应用场景

PhySense的研究成果可广泛应用于教育、科学研究和人工智能系统的开发中。通过提升LLMs在物理推理中的表现，该基准能够帮助开发更高效、可解释的AI工具，促进科学教育和研究的进步。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have rapidly advanced and are increasingly capable of tackling complex scientific problems, including those in physics. Despite this progress, current LLMs often fail to emulate the concise, principle-based reasoning characteristic of human experts, instead generating lengthy and opaque solutions. This discrepancy highlights a crucial gap in their ability to apply core physical principles for efficient and interpretable problem solving. To systematically investigate this limitation, we introduce PhySense, a novel principle-based physics reasoning benchmark designed to be easily solvable by experts using guiding principles, yet deceptively difficult for LLMs without principle-first reasoning. Our evaluation across multiple state-of-the-art LLMs and prompt types reveals a consistent failure to align with expert-like reasoning paths, providing insights for developing AI systems with efficient, robust and interpretable principle-based scientific reasoning.