WildSci: Advancing Scientific Reasoning from In-the-Wild Literature

📄 arXiv: 2601.05567v1 📥 PDF

作者: Tengxiao Liu, Deepak Nathani, Zekun Li, Kevin Yang, William Yang Wang

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-01-09

🔗 代码/项目: HUGGINGFACE

💡 一句话要点

WildSci：提出一个从真实科研文献中自动合成的科学推理数据集，用于提升LLM在科学领域的推理能力。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 科学推理 大型语言模型 数据集构建 强化学习 自然语言处理 科学文献 多项选择题

📋 核心要点

  1. 现有LLM在数学和编程等领域推理能力取得了显著进展，但在科学领域由于数据覆盖有限和问题复杂性，进展受限。
  2. WildSci通过从科学文献中自动合成多项选择题，构建了一个大规模、领域特定的科学推理数据集，并利用强化学习进行模型微调。
  3. 实验结果表明，使用WildSci训练的模型在科学基准测试中表现出良好的性能，验证了数据集和方法的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了WildSci，一个全新的领域特定科学问题数据集，该数据集从同行评审的文献中自动合成，涵盖9个科学学科和26个子领域。由于科学领域高质量数据有限以及开放式科学问题的复杂性，大型语言模型(LLM)在科学推理方面的进展受到限制。WildSci通过将复杂的科学推理任务构建成多项选择题的形式，实现了可扩展的训练和明确的奖励信号。作者进一步应用强化学习对模型进行微调，并分析了由此产生的训练动态，包括特定领域的性能变化、响应行为和泛化趋势。在科学基准测试套件上的实验表明了该数据集和方法的有效性。WildSci已开源，旨在促进科学推理领域的可扩展和可持续研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在科学领域推理能力不足的问题。现有方法依赖于有限的数据集，并且难以处理开放式的科学问题。缺乏高质量、大规模的科学领域数据集是制约LLM发展的关键瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是从大量的科学文献中自动提取信息，并将其转化为多项选择题的形式，从而构建一个大规模的、领域特定的科学推理数据集。这种方法能够有效地利用现有的科学知识，并为LLM提供明确的训练目标。

技术框架：WildSci的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 从科学文献中提取文本信息；2) 基于提取的信息生成多项选择题；3) 对生成的问题进行过滤和清洗；4) 使用强化学习对LLM进行微调，以提高其在科学领域的推理能力。整个框架旨在创建一个可扩展的、可持续的科学推理数据集。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种自动合成科学推理数据集的方法。与以往手动标注数据集的方法相比，该方法能够更高效地生成大规模的数据集，并且能够覆盖更广泛的科学领域。此外，论文还探索了使用强化学习来微调LLM，以提高其在科学领域的推理能力。

关键设计：论文中，多项选择题的生成过程至关重要。具体的技术细节包括：如何从科学文献中提取关键信息，如何设计问题的形式，以及如何生成合理的错误选项。此外，强化学习的奖励函数的设计也至关重要，它直接影响着模型的训练效果。论文中可能使用了特定的参数设置和网络结构来优化模型的性能，但具体细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用WildSci数据集训练的LLM在多个科学基准测试中取得了显著的性能提升。具体的数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示，但此处无法得知具体数值。该结果验证了WildSci数据集的有效性，并表明其能够有效地提高LLM在科学领域的推理能力。

🎯 应用场景

WildSci数据集和相关研究成果可应用于多个领域，例如：辅助科研人员进行文献综述和知识发现；开发智能化的科学教育工具；提升LLM在科学领域的应用能力，例如药物研发、材料设计等。该研究有望推动人工智能在科学领域的更广泛应用。

📄 摘要（原文）

Recent progress in large language model (LLM) reasoning has focused on domains like mathematics and coding, where abundant high-quality data and objective evaluation metrics are readily available. In contrast, progress in LLM reasoning models remains limited in scientific domains such as medicine and materials science due to limited dataset coverage and the inherent complexity of open-ended scientific questions. To address these challenges, we introduce WildSci, a new dataset of domain-specific science questions automatically synthesized from peer-reviewed literature, covering 9 scientific disciplines and 26 subdomains. By framing complex scientific reasoning tasks in a multiple-choice format, we enable scalable training with well-defined reward signals. We further apply reinforcement learning to finetune models on these data and analyze the resulting training dynamics, including domain-specific performance changes, response behaviors, and generalization trends. Experiments on a suite of scientific benchmarks demonstrate the effectiveness of our dataset and approach. We release WildSci to enable scalable and sustainable research in scientific reasoning, available at https://huggingface.co/datasets/JustinTX/WildSci.