論文の概要: FireWorldBench: Benchmarking Complex Physical World Intelligence through Coupled-Field Fire Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.23064v1
• Date: Sat, 19 Sep 2026 14:50:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-23 18:04:03.922433
• Title: FireWorldBench: Benchmarking Complex Physical World Intelligence through Coupled-Field Fire Dynamics
• Title（参考訳）: FireWorldBench: 結合フィールドファイアダイナミクスによる複雑な物理世界インテリジェンスベンチマーク
• Abstract要約: FireWorldBenchは、大規模な言語モデルとエージェントで複雑な物理世界のインテリジェンスを評価するためのベンチマークである。 FireWorldBenchは、物理能力軸と火災シナリオタスク軸の2つの補完軸に沿って構成されている。 ベンチマークには520のファイアワールドエントリが含まれており、494の制御されたシミュレーションワールドと26の実世界のイベントグループが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.083752420705395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding the physical world requires more than object recognition, scene description, and short-term visual prediction, as real-world physical systems involve multiple continuous fields, latent causal mechanisms, partial observations, and intervention-sensitive dynamics. We propose FireWorldBench, a benchmark for evaluating complex physical world intelligence in multimodal large language models and agents through coupled-field fire dynamics. Fire provides a canonical stress-test environment, where multiple interacting physical fields jointly shape observable states and temporal dynamics. FireWorldBench is organized along two complementary axes, a physical capability axis and a fire scenario task axis, jointly covering physical-state understanding, temporal dynamics, causal mechanisms, and intervention reasoning. The benchmark comprises 520 fire-world entries, including 494 controlled simulation worlds and 26 real-world-aligned event groups, spanning 47 scene archetypes across 7 environment families. These entries combine structured textual observations, multiple 2D physical-field visualizations, and 3D event-level scene modeling, yielding 9,074 text-image interleaved question-answer pairs across choice-based and open-ended report-generation formats. FireWorldBench evaluates whether models can infer latent physical states, explain underlying mechanisms, forecast coupled-field evolution, and assess intervention consequences from multimodal partial observations, providing a challenging testbed for complex physical world intelligence.
• Abstract（参考訳）: 物理的な世界を理解するには、物体認識、シーン記述、短期的な視覚的予測以上のものが必要である。 本研究では,多モーダル大言語モデルとエージェントにおける複雑な物理世界インテリジェンスを評価するためのベンチマークFireWorldBenchを提案する。 火災は標準的なストレステスト環境を提供し、複数の相互作用する物理的場が観測可能な状態と時間的ダイナミクスを共同で形成する。 FireWorldBenchは、物理的能力軸と火災シナリオタスク軸の2つの補完軸に沿って組織され、物理的状態理解、時間力学、因果機構、介入推論を共同でカバーしている。 494の制御されたシミュレーションワールドと26の実世界のイベントグループを含む520のファイアワールドエントリーで構成されており、7つの環境ファミリーにわたる47のシーンアーキタイプにまたがっている。 これらのエントリは、構造化されたテキスト観察、複数の2次元物理フィールドの可視化、および3Dイベントレベルのシーンモデリングを組み合わせることで、選択ベースおよびオープンなレポート生成フォーマット間で9,074のテキストイメージ間の問合せペアを生成する。 FireWorldBenchは、モデルが遅延物理状態を推論し、基礎となるメカニズムを説明し、結合フィールドの進化を予測し、マルチモーダルな部分的な観測による介入の結果を評価し、複雑な物理世界知能のための挑戦的なテストベッドを提供するかどうかを評価する。

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