PhyX: Does Your Model Have the "Wits" for Physical Reasoning?
作者: Hui Shen, Taiqiang Wu, Qi Han, Yunta Hsieh, Jizhou Wang, Yuyue Zhang, Yuxin Cheng, Zijian Hao, Yuansheng Ni, Xin Wang, Zhongwei Wan, Kai Zhang, Wendong Xu, Jing Xiong, Ping Luo, Wenhu Chen, Chaofan Tao, Zhuoqing Mao, Ngai Wong
分类: cs.AI
发布日期: 2025-05-21 (更新: 2025-05-29)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出PhyX：一个大规模物理推理基准，揭示现有模型在物理场景理解上的不足。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 物理推理 多模态学习 视觉推理 基准测试 人工智能
📋 核心要点
- 现有基准测试未能充分捕捉智能的关键方面：物理推理，即整合领域知识、符号推理和对现实世界约束的理解的综合能力。
- PhyX通过构建大规模多模态物理推理数据集，旨在评估模型在理解视觉场景中的物理规律和进行相关推理的能力。
- 实验结果表明，即使是GPT-4o等先进模型在PhyX上的表现也远低于人类专家，揭示了现有模型在物理理解方面的局限性。
📝 摘要（中文）
本文提出了PhyX，这是一个大规模基准，旨在评估模型在视觉场景中基于物理的推理能力。PhyX包含3000个精心策划的多模态问题，涵盖6种推理类型，涉及热力学、电磁学、力学、近代物理、光学以及波动与声学等6个核心物理领域下的25个子领域。综合评估表明，即使是最先进的模型在物理推理方面也表现不佳。GPT-4o、Claude3.7-Sonnet和GPT-o4-mini的准确率分别仅为32.5%、42.2%和45.8%，与人类专家相比，性能差距超过29%。分析表明，当前模型过度依赖记忆的学科知识、过度依赖数学公式以及表面层次的视觉模式匹配，而非真正的物理理解。通过细粒度的统计、详细的案例研究和多种评估范式，全面检查了物理推理能力。为了确保可重复性，实现了一个基于VLMEvalKit等常用工具包的兼容评估协议，实现一键评估。更多详细信息可在项目页面https://phyx-bench.github.io/上找到。
🔬 方法详解
问题定义：现有视觉推理基准缺乏对物理推理能力的有效评估，模型往往依赖于表面模式匹配和记忆知识，而无法真正理解物理世界的运行规律。这限制了模型在需要物理理解的实际应用中的表现。
核心思路：PhyX的核心思路是构建一个大规模、多样化的多模态数据集，其中包含需要结合视觉信息和物理知识进行推理的问题。通过评估模型在这些问题上的表现，可以更全面地了解其物理推理能力。数据集的设计侧重于考察模型对物理概念的理解、对物理定律的应用以及对现实世界约束的感知。
技术框架：PhyX数据集包含3000个多模态问题，涵盖6种推理类型（例如，预测、解释、反事实推理）和6个核心物理领域（热力学、电磁学、力学、近代物理、光学、波动与声学）。每个问题都包含视觉信息（图像或视频）和文本描述，并需要模型根据这些信息进行物理推理。评估流程基于VLMEvalKit等常用工具包，提供一键评估功能，方便研究人员使用。
关键创新：PhyX的主要创新在于其对物理推理的关注和对多模态数据的利用。与现有基准相比，PhyX更侧重于考察模型对物理世界的理解和推理能力，而非简单的视觉识别或文本理解。此外，PhyX的多模态特性要求模型能够同时处理视觉和文本信息，并将其结合起来进行推理。
关键设计：PhyX数据集中的问题经过精心设计，以确保其难度适中且能够有效区分不同模型的物理推理能力。问题涵盖了各种不同的物理概念和场景，并要求模型进行不同类型的推理。为了避免模型过度依赖记忆知识，数据集中的问题也包含一些反事实场景，要求模型根据假设的物理规律进行推理。评估指标包括准确率等，用于衡量模型在不同推理类型和物理领域上的表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，即使是GPT-4o、Claude3.7-Sonnet和GPT-o4-mini等最先进的模型在PhyX上的准确率分别仅为32.5%、42.2%和45.8%，与人类专家相比，性能差距超过29%。这表明现有模型在物理推理方面存在显著的局限性，需要进一步的研究和改进。
🎯 应用场景
PhyX的研究成果可应用于开发更智能的机器人、自动驾驶系统和虚拟现实环境。通过提高模型对物理世界的理解和推理能力，可以使其在复杂环境中更好地执行任务，例如，机器人可以根据物理规律规划运动轨迹，自动驾驶系统可以更准确地预测车辆的行为，虚拟现实环境可以更真实地模拟物理现象。
📄 摘要（原文）
Existing benchmarks fail to capture a crucial aspect of intelligence: physical reasoning, the integrated ability to combine domain knowledge, symbolic reasoning, and understanding of real-world constraints. To address this gap, we introduce PhyX: the first large-scale benchmark designed to assess models capacity for physics-grounded reasoning in visual scenarios. PhyX includes 3K meticulously curated multimodal questions spanning 6 reasoning types across 25 sub-domains and 6 core physics domains: thermodynamics, electromagnetism, mechanics, modern physics, optics, and wave\&acoustics. In our comprehensive evaluation, even state-of-the-art models struggle significantly with physical reasoning. GPT-4o, Claude3.7-Sonnet, and GPT-o4-mini achieve only 32.5%, 42.2%, and 45.8% accuracy respectively-performance gaps exceeding 29% compared to human experts. Our analysis exposes critical limitations in current models: over-reliance on memorized disciplinary knowledge, excessive dependence on mathematical formulations, and surface-level visual pattern matching rather than genuine physical understanding. We provide in-depth analysis through fine-grained statistics, detailed case studies, and multiple evaluation paradigms to thoroughly examine physical reasoning capabilities. To ensure reproducibility, we implement a compatible evaluation protocol based on widely-used toolkits such as VLMEvalKit, enabling one-click evaluation. More details are available on our project page: https://phyx-bench.github.io/.