這項(xiàng)由來(lái)自印度多所知名研究機(jī)構(gòu)的Pranav Pawar、Kavish Shah、Akshat Bhalani等九位研究者共同完成的重要研究，于2025年9月發(fā)表在計(jì)算機(jī)科學(xué)頂級(jí)期刊arXiv上。研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)輕量級(jí)的物理推理評(píng)估框架，專門(mén)測(cè)試視覺(jué)語(yǔ)言模型是否真正理解基礎(chǔ)物理原理。感興趣的讀者可以通過(guò)論文編號(hào)arXiv:2509.08270v1訪問(wèn)完整研究?jī)?nèi)容，相關(guān)代碼也已在GitHub開(kāi)源。

說(shuō)起人工智能，我們經(jīng)常聽(tīng)到各種令人驚嘆的成果報(bào)道。那些能夠看圖說(shuō)話、理解文字又能分析圖像的AI模型，被稱為視覺(jué)語(yǔ)言模型，似乎已經(jīng)變得無(wú)所不能。然而，當(dāng)我們剝開(kāi)華麗的外衣仔細(xì)觀察，一個(gè)根本性的問(wèn)題浮出水面：這些AI真的理解我們的物理世界，還是只是在進(jìn)行高級(jí)的模式匹配游戲？

為了回答這個(gè)問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)選擇了物理學(xué)作為試驗(yàn)場(chǎng)。物理學(xué)就像是理解世界運(yùn)作規(guī)律的萬(wàn)能鑰匙，它不僅需要你掌握數(shù)學(xué)公式，還要求你能夠?qū)⒊橄蟮母拍钆c現(xiàn)實(shí)世界的現(xiàn)象聯(lián)系起來(lái)。更重要的是，物理問(wèn)題往往同時(shí)包含文字描述、數(shù)學(xué)方程和圖形示意，這正好是測(cè)試視覺(jué)語(yǔ)言模型綜合能力的完美舞臺(tái)。

研究團(tuán)隊(duì)面臨的第一個(gè)挑戰(zhàn)是現(xiàn)有測(cè)試工具的不足。目前大多數(shù)科學(xué)推理測(cè)試要么局限于純文字問(wèn)答，要么依賴復(fù)雜的物理仿真器，這些仿真器不僅計(jì)算成本高昂，還難以在不同研究機(jī)構(gòu)間復(fù)制使用。就好比想要測(cè)試一群學(xué)生的烹飪技能，卻只能讓他們背誦菜譜或者使用昂貴的專業(yè)廚房設(shè)備，這顯然不是最佳選擇。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)全新的輕量級(jí)評(píng)估框架，就像是設(shè)計(jì)了一套標(biāo)準(zhǔn)化的物理實(shí)驗(yàn)室。這個(gè)框架聚焦于2D物理世界，涵蓋了四個(gè)核心領(lǐng)域：拋射運(yùn)動(dòng)、碰撞動(dòng)力學(xué)、力學(xué)和流體動(dòng)力學(xué)。每個(gè)領(lǐng)域都像是物理世界的不同側(cè)面，測(cè)試著AI模型對(duì)不同物理概念的理解程度。

拋射運(yùn)動(dòng)就像是投籃或者扔球的軌跡問(wèn)題，看似簡(jiǎn)單，實(shí)際上涉及重力、初始速度、角度等多個(gè)因素的綜合作用。碰撞動(dòng)力學(xué)則關(guān)注物體相撞時(shí)的行為，比如兩個(gè)臺(tái)球碰撞后如何運(yùn)動(dòng)，這需要理解動(dòng)量守恒等基本物理定律。力學(xué)部分考查的是力、扭矩和平衡的概念，就像理解蹺蹺板為什么能保持平衡。流體動(dòng)力學(xué)則涉及液體和氣體的流動(dòng)規(guī)律，比如水從管道中流出的速度和壓力關(guān)系。

研究團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新之處在于設(shè)計(jì)了一個(gè)智能的問(wèn)題生成系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)就像是一位經(jīng)驗(yàn)豐富的物理老師，能夠自動(dòng)創(chuàng)造出各種難度級(jí)別的物理問(wèn)題。系統(tǒng)會(huì)從預(yù)設(shè)的參數(shù)范圍內(nèi)隨機(jī)選擇物理量，比如拋射運(yùn)動(dòng)中的初始速度會(huì)在10到50米每秒之間變化，發(fā)射角度在15到75度之間調(diào)整，確保生成的問(wèn)題既符合物理規(guī)律又具有多樣性。

更巧妙的是，每個(gè)生成的問(wèn)題都會(huì)自動(dòng)計(jì)算出精確的答案。系統(tǒng)結(jié)合了解析公式和數(shù)值計(jì)算方法，就像是內(nèi)置了一位物理專家，能夠?yàn)槊康李}目提供標(biāo)準(zhǔn)答案和詳細(xì)的解題步驟。這種設(shè)計(jì)確保了評(píng)估的客觀性和準(zhǔn)確性，避免了人工評(píng)分可能帶來(lái)的主觀偏差。

研究團(tuán)隊(duì)選擇了四個(gè)代表性的視覺(jué)語(yǔ)言模型進(jìn)行測(cè)試，這些模型就像是不同體重級(jí)別的拳擊手，代表了當(dāng)前技術(shù)的不同發(fā)展水平。DeepSeek-VL-1.3B是輕量級(jí)選手，參數(shù)量相對(duì)較少但部署效率高；Qwen2.5-VL-7B是中量級(jí)代表，在計(jì)算需求和性能之間取得平衡；LLaMA-3.2-Vision-11B是重量級(jí)競(jìng)爭(zhēng)者，展現(xiàn)了大規(guī)模模型的潛力；而Gemma2-27B-Vision則是超重量級(jí)冠軍，擁有最多的參數(shù)和理論上最強(qiáng)的能力。

為了讓這些AI模型發(fā)揮出最佳水平，研究團(tuán)隊(duì)采用了先進(jìn)的提示策略。他們使用了思維鏈提示法，就像是教導(dǎo)學(xué)生"一步一步地思考"，要求模型展示完整的推理過(guò)程。此外，還提供了少量示例作為參考，就像在考試前給學(xué)生看幾道樣題一樣，幫助模型理解題目的要求和解答格式。

評(píng)估體系的設(shè)計(jì)同樣精妙，包含了多個(gè)維度的考量。物理準(zhǔn)確性檢查最終答案的數(shù)值正確性，就像檢查學(xué)生的計(jì)算結(jié)果是否正確。推理質(zhì)量則分析解題過(guò)程的邏輯性和完整性，評(píng)估模型是否使用了正確的物理術(shù)語(yǔ)和解題步驟。計(jì)算效率考察模型的運(yùn)行速度和資源消耗，領(lǐng)域適應(yīng)性則測(cè)試模型在不同物理分支上的穩(wěn)定表現(xiàn)。

一、令人意外的模型表現(xiàn)排名

當(dāng)測(cè)試結(jié)果揭曉時(shí)，一個(gè)令人意外的發(fā)現(xiàn)浮出水面。按照常理推測(cè)，參數(shù)越多的模型應(yīng)該表現(xiàn)越好，就像經(jīng)驗(yàn)更豐富的學(xué)生通常考試成績(jī)更優(yōu)秀。然而，Qwen2.5-VL-7B這個(gè)中等規(guī)模的模型卻擊敗了所有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，獲得了0.815的最高綜合得分，這相當(dāng)于在滿分為1的考試中獲得了81.5分的優(yōu)異成績(jī)。

更有趣的是，參數(shù)量最大的Gemma2-27B-Vision模型并沒(méi)有獲得最高分，反而排在第三位，得分為0.75。這就好比一位博士生在物理考試中輸給了本科生，讓人不禁思考：模型的規(guī)模真的等同于能力嗎？

LLaMA-3.2-Vision-11B獲得了0.765分，排名第二，而最小的DeepSeek-VL-1.3B則以0.70分墊底。這個(gè)結(jié)果告訴我們，雖然模型規(guī)模很重要，但架構(gòu)設(shè)計(jì)和訓(xùn)練方法可能同樣關(guān)鍵，甚至更為重要。Qwen2.5-VL-7B的勝出表明，精巧的設(shè)計(jì)有時(shí)比單純的規(guī)模堆砌更有效果。

從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度來(lái)看，這些差異都是顯著的，意味著排名結(jié)果并非偶然。研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)1000次重復(fù)采樣驗(yàn)證了結(jié)果的可靠性，確保每個(gè)模型的表現(xiàn)確實(shí)存在實(shí)質(zhì)性差異。

二、不同物理領(lǐng)域的表現(xiàn)差異

當(dāng)我們深入分析各個(gè)物理領(lǐng)域的表現(xiàn)時(shí)，發(fā)現(xiàn)了更多有趣的現(xiàn)象。就像學(xué)生在不同學(xué)科上的表現(xiàn)可能有所差異，這些AI模型在不同物理分支上也展現(xiàn)出了明顯的強(qiáng)弱特點(diǎn)。

流體動(dòng)力學(xué)成為了所有模型表現(xiàn)最佳的領(lǐng)域，平均得分達(dá)到0.79。這個(gè)結(jié)果其實(shí)并不令人意外，因?yàn)榱黧w問(wèn)題往往遵循相對(duì)固定的公式，比如連續(xù)性方程和伯努利定理。這些問(wèn)題就像按照固定菜譜做菜，只要嚴(yán)格遵循步驟，通常都能得到正確結(jié)果。AI模型在這種算法性強(qiáng)的任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異，體現(xiàn)了它們強(qiáng)大的模式識(shí)別和公式應(yīng)用能力。

碰撞動(dòng)力學(xué)同樣獲得了0.79的平均分，這主要得益于碰撞問(wèn)題背后清晰的守恒定律。當(dāng)兩個(gè)物體相撞時(shí)，動(dòng)量守恒和能量守恒為解題提供了明確的指導(dǎo)原則，就像給復(fù)雜問(wèn)題提供了解決的鑰匙。這種數(shù)學(xué)關(guān)系直接明了，正好符合當(dāng)前AI模型的強(qiáng)項(xiàng)。

力學(xué)問(wèn)題的平均表現(xiàn)也是0.79，但這個(gè)領(lǐng)域更具挑戰(zhàn)性。力學(xué)問(wèn)題通常涉及多個(gè)力的相互作用，需要進(jìn)行復(fù)雜的幾何分析和空間推理。想象你要分析一個(gè)復(fù)雜的機(jī)械裝置，需要同時(shí)考慮重力、摩擦力、支撐力等多種因素，還要理解它們?cè)诳臻g中的作用方向和大小關(guān)系。

拋射運(yùn)動(dòng)雖然得到了最高的平均分0.83，但這個(gè)結(jié)果掩蓋了其復(fù)雜性。簡(jiǎn)單的拋射問(wèn)題確實(shí)容易解決，但當(dāng)考慮空氣阻力、復(fù)雜的發(fā)射角度或多重約束條件時(shí)，問(wèn)題就變得異常困難。這就像從簡(jiǎn)單的投籃練習(xí)升級(jí)到在強(qiáng)風(fēng)環(huán)境下進(jìn)行精準(zhǔn)射擊，難度呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)。

值得注意的是，Gemma2-27B-Vision在拋射運(yùn)動(dòng)、碰撞動(dòng)力學(xué)和力學(xué)三個(gè)領(lǐng)域都獲得了最高分，分別達(dá)到0.90、0.86和0.84，證明了大模型在處理復(fù)雜物理概念時(shí)的確具有優(yōu)勢(shì)。然而，Qwen2.5-VL-7B在流體動(dòng)力學(xué)上的表現(xiàn)最為出色，達(dá)到0.88分，這可能與其特定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)或架構(gòu)設(shè)計(jì)有關(guān)。

三、深層問(wèn)題：理解還是記憶

通過(guò)對(duì)模型回答的深入分析，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)令人深思的現(xiàn)象：這些AI模型更像是高水平的公式應(yīng)用機(jī)器，而非真正理解物理原理的智能體。

在流體動(dòng)力學(xué)問(wèn)題中，當(dāng)面對(duì)一個(gè)關(guān)于水流通過(guò)管道的典型問(wèn)題時(shí)，表現(xiàn)最好的模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別相關(guān)的物理量，正確應(yīng)用伯努利方程，并得出準(zhǔn)確的數(shù)值結(jié)果。它們的解答過(guò)程看起來(lái)有條不紊，使用的術(shù)語(yǔ)也相當(dāng)專業(yè)。然而，當(dāng)問(wèn)題稍作變化，比如詢問(wèn)為什么會(huì)出現(xiàn)這樣的現(xiàn)象，或者要求解釋背后的物理直覺(jué)時(shí)，模型的回答就開(kāi)始顯得機(jī)械和缺乏深度。

這種現(xiàn)象在碰撞問(wèn)題上表現(xiàn)得更加明顯。模型可以熟練地應(yīng)用動(dòng)量守恒定律計(jì)算碰撞后的速度，但對(duì)于"為什么動(dòng)量會(huì)守恒"或"在什么條件下這個(gè)定律不適用"這樣的深層問(wèn)題，它們往往給出教科書(shū)式的標(biāo)準(zhǔn)回答，缺乏真正的理解和洞察。

最能暴露這個(gè)問(wèn)題的是力學(xué)領(lǐng)域的空間推理任務(wù)。當(dāng)面對(duì)一個(gè)涉及杠桿平衡的問(wèn)題時(shí)，模型需要不僅理解力的大小，還要準(zhǔn)確把握力的方向和作用點(diǎn)。研究發(fā)現(xiàn)，模型在處理這類問(wèn)題時(shí)經(jīng)常出現(xiàn)概念性錯(cuò)誤，比如混淆力臂的定義或誤判力的方向，這表明它們?nèi)狈φ嬲目臻g理解能力。

錯(cuò)誤分析揭示了更多細(xì)節(jié)。在所有錯(cuò)誤中，概念性錯(cuò)誤占據(jù)了52%到67%的比例，這意味著模型的主要問(wèn)題不是計(jì)算失誤，而是對(duì)基本物理概念的理解偏差。數(shù)學(xué)計(jì)算錯(cuò)誤在較小模型中更為常見(jiàn)，占23%，而在較大模型中僅占12%，這說(shuō)明模型規(guī)模的增長(zhǎng)確實(shí)提高了計(jì)算準(zhǔn)確性。令人欣慰的是，視覺(jué)感知錯(cuò)誤相對(duì)較少，僅占8%到15%，表明當(dāng)前的視覺(jué)語(yǔ)言模型在圖像理解方面已經(jīng)相當(dāng)成熟。

四、效率與性能的現(xiàn)實(shí)平衡

在實(shí)際應(yīng)用中，我們不能只關(guān)注模型的準(zhǔn)確性，還必須考慮部署成本和運(yùn)行效率。這就像買車時(shí)不僅要看性能，還要考慮油耗和價(jià)格一樣現(xiàn)實(shí)。

研究團(tuán)隊(duì)的效率分析揭示了一個(gè)重要的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題：最大的模型并不總是最經(jīng)濟(jì)的選擇。DeepSeek-VL-1.3B雖然準(zhǔn)確性最低，但其推理速度最快，僅需2.3秒，內(nèi)存占用也只有2.1GB，能耗僅為0.15瓦時(shí)。相比之下，Gemma2-27B-Vision需要11.7秒完成推理，內(nèi)存占用高達(dá)31.2GB，能耗達(dá)到0.89瓦時(shí)。

當(dāng)我們計(jì)算性能效率比（準(zhǔn)確性除以推理時(shí)間）時(shí)，發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的反轉(zhuǎn)：DeepSeek-VL-1.3B的性能效率比為0.332，實(shí)際上高于Gemma2-27B-Vision的0.076。這意味著對(duì)于許多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，特別是需要快速響應(yīng)或資源受限的環(huán)境，較小的模型可能是更好的選擇。

Qwen2.5-VL-7B在這個(gè)平衡中表現(xiàn)出色，以3.8秒的推理時(shí)間和8.3GB的內(nèi)存占用，獲得了0.220的性能效率比，在準(zhǔn)確性和效率之間找到了sweet spot。這解釋了為什么它在綜合評(píng)分中獲得最高分，因?yàn)檎嬲膬?yōu)秀不僅僅是絕對(duì)性能，更是在約束條件下的最優(yōu)表現(xiàn)。

研究團(tuán)隊(duì)還測(cè)試了模型量化技術(shù)的效果。8位量化幾乎沒(méi)有影響模型性能，準(zhǔn)確性下降不到3%，但顯著減少了內(nèi)存占用和計(jì)算需求。4位量化雖然會(huì)導(dǎo)致8%到12%的性能下降，但在資源嚴(yán)重受限的環(huán)境中仍然是可行的選擇。這就像調(diào)整圖片壓縮比一樣，在質(zhì)量和文件大小之間找到最佳平衡點(diǎn)。

五、方法論的創(chuàng)新價(jià)值

這項(xiàng)研究的價(jià)值不僅在于測(cè)試結(jié)果本身，更在于它建立了一個(gè)可復(fù)制、可擴(kuò)展的評(píng)估體系。傳統(tǒng)的物理推理測(cè)試往往依賴復(fù)雜的仿真環(huán)境，就像需要昂貴設(shè)備的實(shí)驗(yàn)室一樣，限制了研究的廣泛開(kāi)展。

研究團(tuán)隊(duì)的框架設(shè)計(jì)巧妙地回避了這個(gè)問(wèn)題。通過(guò)算法生成問(wèn)題而非依賴仿真，系統(tǒng)可以在普通計(jì)算機(jī)上運(yùn)行，生成數(shù)百個(gè)各具特色的物理問(wèn)題。這種方法的優(yōu)勢(shì)在于既保證了問(wèn)題的物理合理性，又確保了足夠的多樣性來(lái)全面測(cè)試模型能力。

問(wèn)題生成系統(tǒng)的智能之處在于它的參數(shù)化設(shè)計(jì)。對(duì)于拋射運(yùn)動(dòng)，系統(tǒng)會(huì)在合理的速度范圍內(nèi)隨機(jī)選擇初始條件，確保生成的軌跡既符合物理定律又具有挑戰(zhàn)性。對(duì)于碰撞問(wèn)題，系統(tǒng)會(huì)考慮質(zhì)量比、初始速度等因素的各種組合，創(chuàng)造出從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的完整題目譜系。

評(píng)估指標(biāo)的多維度設(shè)計(jì)也值得稱道。單純的對(duì)錯(cuò)判斷過(guò)于簡(jiǎn)單，而研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的評(píng)分體系能夠細(xì)致地分析模型在不同方面的表現(xiàn)。物理準(zhǔn)確性確保答案的正確性，推理質(zhì)量評(píng)估解題過(guò)程的邏輯性，這種全面的評(píng)估方法為理解模型的真實(shí)能力提供了深刻洞察。

六、對(duì)人工智能發(fā)展的深層啟示

這項(xiàng)研究揭示的問(wèn)題遠(yuǎn)比表面結(jié)果更加深刻。當(dāng)前的視覺(jué)語(yǔ)言模型在物理推理上的表現(xiàn)，實(shí)際上反映了整個(gè)AI領(lǐng)域面臨的根本挑戰(zhàn)：如何從模式匹配跨越到真正的理解。

模型在公式化問(wèn)題上的優(yōu)異表現(xiàn)并不令人意外，這正是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)技術(shù)的強(qiáng)項(xiàng)。它們能夠識(shí)別問(wèn)題模式，檢索相關(guān)公式，執(zhí)行數(shù)學(xué)計(jì)算，這個(gè)過(guò)程與傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)類似。然而，當(dāng)遇到需要空間推理、因果理解或概念遷移的問(wèn)題時(shí)，模型的局限性就暴露無(wú)遺。

概念性錯(cuò)誤的高發(fā)頻率特別值得關(guān)注。這表明模型可能只是學(xué)會(huì)了輸入輸出之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)，而沒(méi)有建立真正的物理直覺(jué)。就像一個(gè)學(xué)生可能背會(huì)了所有公式，但對(duì)公式背后的物理原理一知半解。這種"知其然不知其所以然"的狀態(tài)，限制了模型在面對(duì)新問(wèn)題或變化情況時(shí)的適應(yīng)能力。

更深層的問(wèn)題是，當(dāng)前的訓(xùn)練方法是否能夠幫助模型建立真正的物理理解。傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)主要關(guān)注輸入輸出的映射關(guān)系，但物理理解需要的是對(duì)因果關(guān)系、約束條件和系統(tǒng)行為的深層把握。這可能需要全新的訓(xùn)練范式和架構(gòu)設(shè)計(jì)。

七、未來(lái)發(fā)展的可能方向

基于這些發(fā)現(xiàn)，研究團(tuán)隊(duì)提出了幾個(gè)值得探索的發(fā)展方向。首先是擴(kuò)展到3D物理環(huán)境的可能性。當(dāng)前的2D測(cè)試雖然已經(jīng)揭示了重要問(wèn)題，但真實(shí)世界的物理現(xiàn)象往往發(fā)生在三維空間中，涉及更復(fù)雜的空間關(guān)系和相互作用。

熱力學(xué)和電磁學(xué)等高級(jí)物理領(lǐng)域的加入也是自然的發(fā)展方向。這些領(lǐng)域不僅涉及更抽象的概念，還需要處理場(chǎng)的概念、能量轉(zhuǎn)換等復(fù)雜現(xiàn)象，將為模型能力評(píng)估提供更大的挑戰(zhàn)。

跨領(lǐng)域遷移能力的研究同樣重要。一個(gè)真正理解物理的系統(tǒng)應(yīng)該能夠?qū)⒃诹W(xué)中學(xué)到的守恒定律應(yīng)用到熱力學(xué)或電磁學(xué)中，這種概念的抽象和遷移能力是當(dāng)前AI系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)。

架構(gòu)層面的創(chuàng)新可能是關(guān)鍵突破點(diǎn)。當(dāng)前的Transformer架構(gòu)雖然在語(yǔ)言理解上表現(xiàn)出色，但可能不是處理物理推理的最佳選擇。需要探索專門(mén)針對(duì)因果推理、空間關(guān)系和時(shí)間演化設(shè)計(jì)的新架構(gòu)。

說(shuō)到底，這項(xiàng)研究為我們揭示了AI發(fā)展的真實(shí)現(xiàn)狀：我們已經(jīng)在模式識(shí)別和公式應(yīng)用方面取得了令人矚目的進(jìn)步，但距離真正的物理理解還有相當(dāng)大的距離。這個(gè)發(fā)現(xiàn)既不應(yīng)該讓我們過(guò)分悲觀，也不應(yīng)該讓我們盲目樂(lè)觀。它提醒我們，通往真正智能的道路仍然充滿挑戰(zhàn)，需要更深入的思考和更創(chuàng)新的方法。

對(duì)于普通人而言，這意味著在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，AI將繼續(xù)在計(jì)算和模式識(shí)別任務(wù)上表現(xiàn)卓越，但在需要深層理解和創(chuàng)造性思維的領(lǐng)域，人類智慧仍然不可替代。這種人機(jī)協(xié)作的前景，或許正是AI技術(shù)最有價(jià)值的發(fā)展方向。

研究團(tuán)隊(duì)的這個(gè)輕量級(jí)評(píng)估框架已經(jīng)開(kāi)源，為后續(xù)研究提供了寶貴的工具和基準(zhǔn)。隨著更多研究者加入這個(gè)領(lǐng)域，我們有理由期待在物理推理乃至更廣泛的科學(xué)推理方面取得突破性進(jìn)展。畢竟，理解自然規(guī)律一直是人類智慧的最高體現(xiàn)，如果AI能夠在這個(gè)領(lǐng)域取得成功，那將是通向真正智能的重要里程碑。

Q&A

Q1：這個(gè)物理推理評(píng)估框架具體測(cè)試什么內(nèi)容？

A：該框架測(cè)試AI模型在四個(gè)2D物理領(lǐng)域的理解能力：拋射運(yùn)動(dòng)（投籃軌跡類問(wèn)題）、碰撞動(dòng)力學(xué)（物體相撞后的運(yùn)動(dòng)）、力學(xué)（力和平衡問(wèn)題）、流體動(dòng)力學(xué)（液體流動(dòng)規(guī)律）。系統(tǒng)能自動(dòng)生成400多個(gè)不同難度的物理問(wèn)題，每個(gè)問(wèn)題都包含文字描述、圖形和數(shù)學(xué)計(jì)算，全面考查AI的物理推理能力。

Q2：為什么參數(shù)量最大的Gemma2-27B-Vision模型沒(méi)有獲得最高分？

A：測(cè)試結(jié)果顯示，中等規(guī)模的Qwen2.5-VL-7B（0.815分）反而擊敗了最大的Gemma2-27B-Vision（0.75分）。這說(shuō)明模型的架構(gòu)設(shè)計(jì)和訓(xùn)練方法可能比單純的參數(shù)規(guī)模更重要。同時(shí)考慮到計(jì)算效率，Qwen2.5-VL-7B在準(zhǔn)確性和資源消耗之間找到了更好的平衡點(diǎn)，這在實(shí)際應(yīng)用中更有價(jià)值。

Q3：當(dāng)前AI模型在物理推理上的主要問(wèn)題是什么？

A：研究發(fā)現(xiàn)AI模型更像是高級(jí)的公式應(yīng)用機(jī)器，而非真正理解物理原理。它們?cè)谛枰潭ü降牧黧w力學(xué)等領(lǐng)域表現(xiàn)較好，但在需要空間推理和概念理解的問(wèn)題上經(jīng)常出錯(cuò)。錯(cuò)誤分析顯示，52%-67%的錯(cuò)誤都是概念性的，表明模型缺乏對(duì)物理原理的深層理解，主要依靠模式匹配而非真正的物理直覺(jué)。