論文の概要: Advancing AI-Scientist Understanding: Making LLM Think Like a Physicist with Interpretable Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01911v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 17:13:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:24:15.032014
• Title: Advancing AI-Scientist Understanding: Making LLM Think Like a Physicist with Interpretable Reasoning
• Title（参考訳）: AI-Scientist理解の促進:LLMを解釈可能な推論を持つ物理学者のように考える
• Authors: Yinggan Xu, Hana Kimlee, Yijia Xiao, Di Luo,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、推論、記号操作、数値計算を強化することで、物理学研究において拡大する役割を担っている。 我々は、推論モジュール、解釈モジュール、AI-科学相互作用モジュールの3つのモジュール間の動的相互作用として、AIと人間の科学者の協力を概念化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are playing an expanding role in physics research by enhancing reasoning, symbolic manipulation, and numerical computation. However, ensuring the reliability and interpretability of their outputs remains a significant challenge. In our framework, we conceptualize the collaboration between AI and human scientists as a dynamic interplay among three modules: the reasoning module, the interpretation module, and the AI-scientist interaction module. Recognizing that effective physics reasoning demands rigorous logical consistency, quantitative precision, and deep integration with established theoretical models, we introduce the interpretation module to improve the understanding of AI-generated outputs, which is not previously explored in the literature. This module comprises multiple specialized agents, including summarizers, model builders, UI builders, and testers, which collaboratively structure LLM outputs within a physically grounded framework, by constructing a more interpretable science model. A case study demonstrates that our approach enhances transparency, facilitates validation, and strengthens AI-augmented reasoning in scientific discovery.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、推論、記号操作、数値計算を強化することで、物理学研究において拡大する役割を担っている。 しかしながら、アウトプットの信頼性と解釈可能性を保証することは、依然として大きな課題である。 本フレームワークでは、推論モジュール、解釈モジュール、AI-科学相互作用モジュールの3つのモジュール間の動的相互作用として、AIと人間科学者の協調を概念化する。 実効物理推論は、厳密な論理的整合性、量的精度、確立された理論モデルとの深い統合を必要とすることを認識し、従来文献では研究されていないAI生成出力の理解を改善するための解釈モジュールを導入する。 このモジュールは、要約器、モデルビルダー、UIビルダー、テスタを含む複数の特殊エージェントから構成されており、より解釈可能な科学モデルを構築することで、物理的に基盤付けられたフレームワーク内でLCM出力を協調的に構造化する。 ケーススタディは、我々のアプローチが透明性を高め、検証を促進し、科学的な発見においてAIが強化した推論を強化することを実証している。

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