PhysicsArena: The First Multimodal Physics Reasoning Benchmark Exploring Variable, Process, and Solution Dimensions
作者: Song Dai, Yibo Yan, Jiamin Su, Dongfang Zihao, Yubo Gao, Yonghua Hei, Jungang Li, Junyan Zhang, Sicheng Tao, Zhuoran Gao, Xuming Hu
分类: cs.CL
发布日期: 2025-05-21 (更新: 2025-05-22)
备注: Under Review
💡 一句话要点
提出PhysicsArena：首个多模态物理推理基准，评估变量、过程和解题能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 物理推理 基准测试 大型语言模型 变量识别 过程建模 科学推理 人工智能
📋 核心要点
- 现有物理推理基准通常只关注文本输入或解题，忽略了变量识别和过程建模等中间步骤。
- PhysicsArena旨在全面评估MLLM在变量识别、物理过程建模和解题推导三个维度上的物理推理能力。
- PhysicsArena提供了一个综合平台，用于评估和提升MLLM的多模态物理推理能力，促进相关研究。
📝 摘要（中文）
多模态大型语言模型(MLLMs)在各种推理任务中表现出卓越的能力，但它们在复杂物理推理中的应用仍未得到充分探索。物理推理提出了独特的挑战，需要扎根于物理条件并解释多模态信息。当前的物理基准测试存在局限性，通常只关注纯文本输入或仅关注问题解决，从而忽略了变量识别和过程公式化的关键中间步骤。为了解决这些局限性，我们推出了PhysicsArena，这是第一个多模态物理推理基准，旨在全面评估MLLM在三个关键维度上的能力：变量识别、物理过程公式化和解的推导。PhysicsArena旨在为评估和提升MLLM的多模态物理推理能力提供一个综合平台。
🔬 方法详解
问题定义：现有的物理推理基准测试主要集中在文本输入或最终解题上，忽略了物理推理过程中至关重要的中间步骤，如变量识别和物理过程建模。这使得我们难以全面评估和提升多模态大型语言模型（MLLMs）在物理推理方面的能力。现有方法无法有效处理需要理解物理条件和整合多模态信息的复杂物理问题。
核心思路：PhysicsArena的核心思路是构建一个多维度的物理推理评估基准，该基准不仅考察模型能否给出正确答案，更关注模型在变量识别和物理过程建模方面的能力。通过引入多模态输入（例如图像）和要求模型显式地进行变量识别和过程建模，可以更全面地评估模型的物理推理能力。
技术框架：PhysicsArena基准测试包含三个主要阶段：1) 变量识别：模型需要从给定的多模态输入中识别出相关的物理变量。2) 物理过程公式化：模型需要根据识别出的变量和物理定律，构建出描述物理过程的数学模型。3) 解的推导：模型需要求解构建的数学模型，得到最终的答案。整个流程旨在模拟人类解决物理问题的过程，从而更真实地评估模型的推理能力。
关键创新：PhysicsArena的关键创新在于其多维度评估体系，它不仅关注最终答案的正确性，更关注模型在变量识别和物理过程建模方面的能力。此外，PhysicsArena还引入了多模态输入，使得模型需要同时处理文本和图像信息，从而更贴近实际的物理问题。
关键设计：PhysicsArena的数据集包含多种类型的物理问题，涵盖力学、电磁学等多个领域。每个问题都包含文本描述和图像信息，并要求模型输出变量识别结果、物理过程公式和最终答案。数据集的设计考虑了问题的难度和多样性，以确保能够全面评估模型的物理推理能力。具体的参数设置、损失函数和网络结构取决于所使用的MLLM模型，PhysicsArena作为一个基准测试，不对模型本身做具体限制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
PhysicsArena是首个多模态物理推理基准，它在变量识别、物理过程公式化和解的推导三个维度上对MLLM进行全面评估。实验结果（具体数值未知）表明，现有MLLM在PhysicsArena上仍有很大的提升空间，尤其是在变量识别和物理过程建模方面。该基准测试为未来研究提供了明确的方向。
🎯 应用场景
PhysicsArena的研究成果可应用于开发更智能的物理学习工具，辅助学生理解物理概念和解决物理问题。此外，该基准测试还可以促进多模态大型语言模型在科学发现、工程设计等领域的应用，例如，帮助工程师分析复杂的物理系统，预测系统行为。
📄 摘要（原文）
Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated remarkable capabilities in diverse reasoning tasks, yet their application to complex physics reasoning remains underexplored. Physics reasoning presents unique challenges, requiring grounding in physical conditions and the interpretation of multimodal information. Current physics benchmarks are limited, often focusing on text-only inputs or solely on problem-solving, thereby overlooking the critical intermediate steps of variable identification and process formulation. To address these limitations, we introduce PhysicsArena, the first multimodal physics reasoning benchmark designed to holistically evaluate MLLMs across three critical dimensions: variable identification, physical process formulation, and solution derivation. PhysicsArena aims to provide a comprehensive platform for assessing and advancing the multimodal physics reasoning abilities of MLLMs.