On LLM-Based Scientific Inductive Reasoning Beyond Equations

📄 arXiv: 2509.16226v1 📥 PDF

作者: Brian S. Lin, Jiaxin Yuan, Zihan Zhou, Shouli Wang, Shuo Wang, Cunliang Kong, Qi Shi, Yuxuan Li, Liner Yang, Zhiyuan Liu, Maosong Sun

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-12

备注: 24 pages

💡 一句话要点

提出SIRBench-V1基准，评估LLM在科学场景下超越方程的归纳推理能力

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

关键词: 大型语言模型 归纳推理 科学发现 基准测试 LLM评估

📋 核心要点

  1. 现有LLM归纳推理研究主要关注数学方程，缺乏对科学场景下非方程规则的探索。
  2. 论文提出科学归纳推理任务，模拟人类科学发现过程，更贴近实际应用。
  3. 构建SIRBench-V1基准测试，实验表明现有LLM在此任务上表现不佳，有待提升。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）日益展现出类人能力，一个根本性问题浮出水面：我们如何使LLM能够在全新的环境中，从有限的示例中学习潜在的模式并有效地应用它们？这个问题是LLM归纳推理能力的核心。现有的基于LLM的归纳推理研究可以大致根据底层规则是否可以通过显式数学方程表达来分类。然而，许多最近的“超越方程”类别研究强调规则设计，而没有将其置于特定的场景中。受到归纳推理与人类科学发现之间相似性的启发，我们提出了基于LLM的科学归纳推理（LLM-Based Scientific Inductive Reasoning Beyond Equations）任务，并引入了一个新的基准测试SIRBench-V1，以评估LLM在科学环境中的归纳推理能力。我们的实验结果表明，当前的LLM仍然难以胜任这项任务，突显了其难度以及该领域进一步发展的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估LLM在科学领域中进行归纳推理的能力，特别是那些无法用简单数学公式表达的规则。现有方法要么侧重于数学方程，要么在设计“超越方程”的规则时缺乏实际场景的支撑，导致评估结果与真实科学推理存在差距。

核心思路：论文的核心在于将归纳推理与人类科学发现过程联系起来，认为科学发现本质上也是一种从有限数据中归纳出普遍规律的过程。因此，论文设计了一系列模拟科学研究场景的归纳推理任务，要求LLM根据给定的实验数据推断出潜在的科学规律。

技术框架：论文的主要贡献在于提出了SIRBench-V1基准测试。该基准包含多个科学场景下的归纳推理任务，每个任务都包含一组输入-输出示例，LLM需要根据这些示例推断出隐藏的规则。基准测试的设计考虑了科学研究的复杂性和多样性，涵盖了不同类型的科学规律和实验设置。

关键创新：该论文的关键创新在于将归纳推理任务与具体的科学场景相结合，提出了一个更贴近实际应用的评估框架。与以往侧重于数学方程或抽象规则的归纳推理研究不同，SIRBench-V1更加关注LLM在理解和应用科学知识方面的能力。

关键设计：SIRBench-V1基准测试的设计需要考虑多个因素，包括场景的真实性、规则的复杂性、数据的多样性等。具体的技术细节未知，但可以推测，基准测试的设计需要保证任务的难度适中，既能区分不同LLM的性能，又能避免任务过于简单而失去意义。此外，基准测试还需要提供清晰的评估指标，以便对LLM的推理结果进行客观评价。

📊 实验亮点

实验结果表明，当前主流的LLM在SIRBench-V1基准测试上的表现不佳，这表明LLM在科学领域的归纳推理能力仍有很大的提升空间。该结果突显了SIRBench-V1基准测试的难度和价值，并为未来的研究指明了方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM在科学研究领域的辅助能力，例如辅助科学家进行数据分析、提出新的科学假设、设计实验方案等。通过提高LLM的科学归纳推理能力，可以加速科学发现的进程，并为解决复杂的科学问题提供新的思路。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) increasingly exhibit human-like capabilities, a fundamental question emerges: How can we enable LLMs to learn the underlying patterns from limited examples in entirely novel environments and apply them effectively? This question is central to the ability of LLMs in inductive reasoning. Existing research on LLM-based inductive reasoning can be broadly categorized based on whether the underlying rules are expressible via explicit mathematical equations. However, many recent studies in the beyond-equations category have emphasized rule design without grounding them in specific scenarios. Inspired by the parallels between inductive reasoning and human scientific discovery, we propose the task of LLM-Based Scientific Inductive Reasoning Beyond Equations and introduce a new benchmark, SIRBench-V1, to evaluate the inductive reasoning abilities of LLMs in scientific settings. Our experimental results show that current LLMs still struggle with this task, underscoring its difficulty and the need for further advancement in this area.