Solving Physics Olympiad via Reinforcement Learning on Physics Simulators

📄 arXiv: 2604.11805v1 📥 PDF

作者: Mihir Prabhudesai, Aryan Satpathy, Yangmin Li, Zheyang Qin, Nikash Bhardwaj, Amir Zadeh, Chuan Li, Katerina Fragkiadaki, Deepak Pathak

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV, cs.RO

发布日期: 2026-04-13

备注: Project Webpage - https://sim2reason.github.io/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

利用物理模拟器和强化学习解决物理奥赛难题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 物理推理 强化学习 物理模拟器 LLM 合成数据

📋 核心要点

  1. 现有LLM在物理推理方面面临数据瓶颈，缺乏大规模高质量的物理问答数据集。
  2. 利用物理模拟器生成合成数据，通过强化学习训练LLM，提升其物理推理能力。
  3. 实验表明，该方法在国际物理奥赛（IPhO）问题上取得了显著提升，验证了sim-to-real迁移的有效性。

📝 摘要（中文）

随着DeepSeek-R1的出现，我们见证了LLM推理能力的显著进步。然而，这种进步很大程度上得益于大量的互联网问答（QA）对，但这种数据规模有限，且主要集中在数学等领域，这成为了一个主要的瓶颈。相比之下，物理等其他科学缺乏大规模的QA数据集来有效地训练具有推理能力的模型。在这项工作中，我们展示了物理模拟器可以作为训练LLM进行物理推理的强大替代监督来源。我们在物理引擎中生成随机场景，从模拟交互中创建合成问答对，并使用强化学习在这种合成数据上训练LLM。我们的模型表现出零样本的sim-to-real迁移到真实世界的物理基准：例如，仅在合成模拟数据上训练就能将IPhO（国际物理奥林匹克）问题的性能提高5-10个百分点（跨模型尺寸）。这些结果表明，物理模拟器可以作为可扩展的数据生成器，使LLM能够获得超越互联网规模QA数据限制的深度物理推理技能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM在物理推理方面缺乏有效训练数据的问题。现有方法依赖于互联网上的问答对，但物理领域的此类数据规模有限，质量参差不齐，难以支撑LLM进行深度物理推理。

核心思路：论文的核心思路是利用物理模拟器生成大规模、高质量的合成数据，作为LLM训练的替代监督信号。通过在模拟环境中进行强化学习，使LLM能够学习物理规律和推理能力，并将其迁移到真实世界的物理问题中。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 物理模拟器：用于生成随机的物理场景和交互数据。2) 问答对生成器：根据模拟数据自动生成问题和答案。3) LLM训练器：使用强化学习算法，在合成问答对上训练LLM。4) 评估模块：在真实世界的物理基准（如IPhO）上评估LLM的性能。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用物理模拟器作为可扩展的数据生成器，克服了物理领域数据稀缺的难题。通过强化学习，LLM能够从模拟数据中学习到泛化能力强的物理推理技能，实现sim-to-real的有效迁移。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 物理模拟器的选择和配置，需要保证模拟的真实性和多样性。2) 问答对生成策略，需要确保问题的难度和答案的准确性。3) 强化学习算法的选择和参数调整，需要平衡探索和利用，避免过拟合模拟数据。4) 损失函数的设计，需要鼓励LLM学习到正确的物理规律和推理过程。

📊 实验亮点

实验结果表明，仅在合成模拟数据上训练的LLM，在IPhO（国际物理奥林匹克）问题上的性能提高了5-10个百分点（跨模型尺寸）。这一结果验证了该方法在提升LLM物理推理能力方面的有效性，并展示了sim-to-real迁移的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更智能的物理学习工具，辅助物理教学和科研。此外，该方法还可以推广到其他科学领域，例如化学、生物学等，为LLM在科学领域的应用提供新的思路。未来，结合更先进的物理模拟器和更强大的LLM，有望实现更复杂的物理问题求解。

📄 摘要（原文）

We have witnessed remarkable advances in LLM reasoning capabilities with the advent of DeepSeek-R1. However, much of this progress has been fueled by the abundance of internet question-answer (QA) pairs, a major bottleneck going forward, since such data is limited in scale and concentrated mainly in domains like mathematics. In contrast, other sciences such as physics lack large-scale QA datasets to effectively train reasoning-capable models. In this work, we show that physics simulators can serve as a powerful alternative source of supervision for training LLMs for physical reasoning. We generate random scenes in physics engines, create synthetic question-answer pairs from simulated interactions, and train LLMs using reinforcement learning on this synthetic data. Our models exhibit zero-shot sim-to-real transfer to real-world physics benchmarks: for example, training solely on synthetic simulated data improves performance on IPhO (International Physics Olympiad) problems by 5-10 percentage points across model sizes. These results demonstrate that physics simulators can act as scalable data generators, enabling LLMs to acquire deep physical reasoning skills beyond the limitations of internet-scale QA data. Code available at: https://sim2reason.github.io/.