論文の概要: Can Theoretical Physics Research Benefit from Language Agents?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06214v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 16:20:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.549644
• Title: Can Theoretical Physics Research Benefit from Language Agents?
• Title（参考訳）: 理論的物理研究は言語エージェントに相応しいか?
• Authors: Sirui Lu, Zhijing Jin, Terry Jingchen Zhang, Pavel Kos, J. Ignacio Cirac, Bernhard Schölkopf,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にわたって急速に進歩しているが、理論物理学研究への応用はまだ成熟していない。 このポジションペーパーは、LLMエージェントが、ドメイン知識やツールボックスと適切に統合された場合、理論的、計算的、応用物理学を加速するのに役立つと主張している。 マルチモーダルデータを処理し、検証可能な仮説を提案し、設計実験を行う物理特殊化LSMを構想する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.57057488167844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are rapidly advancing across diverse domains, yet their application in theoretical physics research is not yet mature. This position paper argues that LLM agents can potentially help accelerate theoretical, computational, and applied physics when properly integrated with domain knowledge and toolbox. We analyze current LLM capabilities for physics -- from mathematical reasoning to code generation -- identifying critical gaps in physical intuition, constraint satisfaction, and reliable reasoning. We envision future physics-specialized LLMs that could handle multimodal data, propose testable hypotheses, and design experiments. Realizing this vision requires addressing fundamental challenges: ensuring physical consistency, and developing robust verification methods. We call for collaborative efforts between physics and AI communities to help advance scientific discovery in physics.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にわたって急速に進歩しているが、理論物理学研究への応用はまだ成熟していない。 このポジションペーパーは、LLMエージェントが、ドメイン知識やツールボックスと適切に統合された場合、理論的、計算的、応用物理学を加速するのに役立つと主張している。 数学的推論からコード生成まで、物理学の現在のLLM能力を分析し、物理的直観、制約満足度、信頼性のある推論における重要なギャップを特定します。 マルチモーダルデータを処理し、検証可能な仮説を提案し、設計実験を行う物理特殊化LSMを構想する。 このビジョンを実現するには、物理的な一貫性の確保、堅牢な検証方法の開発といった、基本的な課題に対処する必要がある。 我々は、物理学の科学的発見を促進するために、物理学とAIコミュニティの協力的努力を呼びかけます。

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