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

PhySense：提出基于物理原理推理的大语言模型评测基准

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

关键词: 大语言模型 物理推理 基准测试 科学推理 原理性推理

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在解决物理问题时，缺乏人类专家那样基于物理原理的简洁推理能力，解题过程冗长且难以理解。
  2. 论文提出PhySense基准，旨在评估LLM是否能像专家一样，首先应用物理原理进行高效且可解释的推理。
  3. 实验结果表明，现有LLM在PhySense基准上表现不佳，无法有效利用物理原理进行推理，揭示了LLM在科学推理方面的不足。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）发展迅速，并且越来越有能力解决复杂的科学问题，包括物理学问题。尽管取得了这些进展，但当前的LLM通常无法模仿人类专家简洁、基于原理的推理特征，而是生成冗长而不透明的解决方案。这种差异突显了它们在应用核心物理原理进行高效且可解释的问题解决方面的关键差距。为了系统地研究这种局限性，我们引入了PhySense，这是一个新颖的基于原理的物理推理基准，该基准旨在让专家使用指导原则轻松解决，但对于没有原理优先推理的LLM来说，却具有欺骗性的难度。我们对多个最先进的LLM和提示类型的评估表明，它们始终未能与类似专家的推理路径保持一致，从而为开发具有高效、稳健和可解释的基于原理的科学推理的AI系统提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在解决物理问题时，通常采用一种“黑盒”的方式，直接给出答案，缺乏透明的、基于物理原理的推理过程。这使得我们难以理解模型是如何得出结论的，也难以判断其答案的可靠性。现有方法的痛点在于无法保证模型真正理解了物理原理，而只是通过记忆或模式匹配来解决问题。

核心思路：论文的核心思路是设计一个基准测试，该测试中的问题对于人类专家来说，可以通过应用几个关键的物理原理轻松解决，但对于不具备显式原理推理能力的LLM来说，则会非常困难。通过这种方式，可以有效地评估LLM是否真正掌握了物理原理，并能够将其应用于解决问题。

技术框架：PhySense基准包含一系列物理问题，这些问题涵盖了不同的物理领域，例如力学、电磁学等。每个问题都设计成需要应用特定的物理原理才能有效解决。论文使用不同的提示策略来引导LLM进行推理，并评估其答案的正确性和推理过程的合理性。整体流程包括问题选择与设计、LLM推理、结果评估三个阶段。

关键创新：PhySense的关键创新在于其基于原理的设计理念。与以往的物理问题数据集不同，PhySense更加强调对LLM的原理推理能力的考察，而非仅仅是问题解决能力。这种设计使得PhySense能够更有效地揭示LLM在科学推理方面的不足。

关键设计：在问题设计方面，论文作者精心挑选或设计了一系列问题，这些问题都具有以下特点：(1) 可以通过应用少数几个关键的物理原理来解决；(2) 对于不具备原理推理能力的LLM来说，则会非常困难；(3) 问题的描述清晰明确，避免歧义。在评估方面，论文不仅关注答案的正确性，还关注推理过程的合理性，例如是否正确应用了物理原理，推理步骤是否清晰明了等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，即使是最先进的LLM，在PhySense基准上的表现也远不如人类专家。例如，在需要应用牛顿定律解决的问题上，LLM的正确率明显低于人类专家。此外，LLM的推理过程往往冗长而不清晰，缺乏基于物理原理的简洁性。这些结果表明，现有LLM在物理原理推理方面仍存在很大的提升空间。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进大语言模型在科学领域的应用能力，尤其是在物理学等需要原理性推理的领域。通过PhySense基准，可以促进开发更高效、更可靠、更可解释的AI系统，从而在科学研究、教育和工程等领域发挥更大的作用。未来的研究可以基于PhySense，探索如何让LLM更好地学习和应用物理原理，提升其科学推理能力。

📄 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.