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。
関連論文リスト
- PhysicsEval: Inference-Time Techniques to Improve the Reasoning Proficiency of Large Language Models on Physics Problems [3.0901186959880977]
物理問題におけるフロンティアLLMの性能を数学的・記述的に評価する。
各種物理教科書から得られた19,609個の問題から成り立つ物理問題評価ベンチマークである$rm P Small HYSICSEsmall VAL$を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-31T18:12:51Z) - PhysUniBench: An Undergraduate-Level Physics Reasoning Benchmark for Multimodal Models [69.73115077227969]
大規模言語モデル(MLLM)の推論能力の評価と改善を目的とした大規模ベンチマークであるPhysUniBenchを提案する。
PhysUniBenchは、3,304の物理問題から成っている。
ベンチマークの構成には、複数のロールアウト、専門家レベルの評価、解決が容易な問題の自動フィルタリング、そして5段階の難易度グレーディングシステムを含む、厳格な多段階プロセスが含まれていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-21T09:55:42Z) - PhySense: Principle-Based Physics Reasoning Benchmarking for Large Language Models [9.097623284579836]
大規模言語モデル(LLM)は急速に進歩し、複雑な科学的問題に取り組む能力が高まっている。
この相違は、効率的かつ解釈可能な問題解決に中核となる物理原則を適用する能力において、重要なギャップを浮き彫りにする。
我々は、ガイド原理を用いて専門家が容易に解けるように設計された、新しい原理に基づく物理推論ベンチマークであるPhySenseを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-30T17:25:20Z) - PhysicsArena: The First Multimodal Physics Reasoning Benchmark Exploring Variable, Process, and Solution Dimensions [9.428916253383402]
PhysicsArenaは、MLLMのマルチモーダル物理推論能力の評価と向上のための総合的なプラットフォームを提供することを目指している。
MLLMは様々な推論タスクにおいて顕著な能力を示してきたが、複雑な物理推論への応用は未解明のままである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-21T12:48:16Z) - Position: Multimodal Large Language Models Can Significantly Advance Scientific Reasoning [51.11965014462375]
MLLM(Multimodal Large Language Models)は、テキスト、画像、その他のモダリティを統合する。
本稿では,MLLMが数学,物理,化学,生物学などの分野にまたがる科学的推論を著しく前進させることができることを論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-05T04:05:27Z) - Large Physics Models: Towards a collaborative approach with Large Language Models and Foundation Models [8.320153035338418]
本稿では、物理固有の大規模AIモデルの開発と評価のためのアイデアを探求し、潜在的ロードマップを提供する。
これらのモデルは、Large Language Models (LLMs) のような基礎モデルに基づいており、物理学研究の要求に対応するように調整されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-09T17:11:22Z) - LLM and Simulation as Bilevel Optimizers: A New Paradigm to Advance Physical Scientific Discovery [141.39722070734737]
本稿では,大規模言語モデルの知識駆動型抽象推論能力をシミュレーションの計算力で強化することを提案する。
本稿では,2段階最適化フレームワークであるSGA(Scientific Generative Agent)を紹介する。
法発見と分子設計における枠組みの有効性を実証するための実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-16T03:04:10Z) - SimLM: Can Language Models Infer Parameters of Physical Systems? [56.38608628187024]
物理系におけるパラメータ推論におけるLarge Language Models (LLM) の性能について検討する。
実験の結果,単純なシステムであっても,本課題には適していないことが示唆された。
物理シミュレータを用いてLLMのコンテキストを拡大する探索の有望な方向を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-21T12:05:19Z) - Physics simulation capabilities of LLMs [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、学部レベルから大学院レベルの物理学教科書の問題を解くことができ、コーディングに精通している。
本稿では、PhDレベルから研究レベルの計算物理問題に対するSOTA (State-of-the-art) LLMの評価を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-04T18:06:41Z) - Physics Embedded Machine Learning for Electromagnetic Data Imaging [83.27424953663986]
電磁法(EM)イメージングは、セキュリティ、バイオメディシン、地球物理学、各種産業のセンシングに広く応用されている。
機械学習(ML)技術,特に深層学習(DL)技術は,高速かつ正確な画像化の可能性を秘めている。
本稿では、学習に基づくEMイメージングに物理を取り入れる様々なスキームについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-26T02:10:15Z) - Simulating Quantum Materials with Digital Quantum Computers [55.41644538483948]
デジタル量子コンピュータ(DQC)は、古典的コンピュータでは引き起こせない量子シミュレーションを効率的に行うことができる。
このレビューの目的は、物理量子優位性を達成するために行われた進歩の要約を提供することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-21T20:10:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。