論文の概要: SPhyR: Spatial-Physical Reasoning Benchmark on Material Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16048v1
• Date: Wed, 21 May 2025 22:00:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:47.928039
• Title: SPhyR: Spatial-Physical Reasoning Benchmark on Material Distribution
• Title（参考訳）: SPhyR : 物質分布の空間物理推論ベンチマーク
• Authors: Philipp D. Siedler,
• Abstract要約: データセットには、部分構造内のマスクされた領域を埋めることから、完全な物質分布を予測することまで、さまざまなタスクが含まれている。 本データセットは2次元設定における空間的および物理的推論能力の評価を目標とし,従来の言語と論理的ベンチマークを補完する視点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel dataset designed to benchmark the physical and spatial reasoning capabilities of Large Language Models (LLM) based on topology optimization, a method for computing optimal material distributions within a design space under prescribed loads and supports. In this dataset, LLMs are provided with conditions such as 2D boundary, applied forces and supports, and must reason about the resulting optimal material distribution. The dataset includes a variety of tasks, ranging from filling in masked regions within partial structures to predicting complete material distributions. Solving these tasks requires understanding the flow of forces and the required material distribution under given constraints, without access to simulation tools or explicit physical models, challenging models to reason about structural stability and spatial organization. Our dataset targets the evaluation of spatial and physical reasoning abilities in 2D settings, offering a complementary perspective to traditional language and logic benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,トポロジ最適化に基づく大規模言語モデル(LLM)の物理的および空間的推論能力のベンチマークを行うために設計された新しいデータセットを提案する。 このデータセットでは、LLMは2次元境界、応用力、支持などの条件を備えており、結果として生じる最適物質分布を推論する必要がある。 データセットには、部分構造内のマスクされた領域を埋めることから、完全な物質分布を予測することまで、さまざまなタスクが含まれている。 これらの課題を解決するには、シミュレーションツールや明示的な物理モデルにアクセスせずに、所定の制約の下での力の流れと必要な物質分布を理解する必要がある。 本データセットは2次元設定における空間的および物理的推論能力の評価を目標とし,従来の言語と論理的ベンチマークを補完する視点を提供する。

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