人工智能掌握奥林匹克水平物理
计算与语言
2026-02-19 v2 人工智能
物理教育
摘要
奥林匹克水平物理问题解决在很大程度上对人类和人工智能（AI）都构成挑战，因为它需要在长篇推理过程中整合恰当的建模、应用物理原理以及精确计算。本文介绍了LOCA（LOgical Chain Augmentation，逻辑链增强），一个用于复杂物理推理的AI代理框架。LOCA将长篇推理分解为序列化的原子化和可验证步骤，通过增强-审查循环不断优化解答。我们在2025年中国物理奥林匹克（CPhO）理论考试上对LOCA进行评估，该测试以其深度和复杂性著称。该框架获得了313分（满分320分）的接近完美得分，显著超过了顶尖人类竞争者和其他基线方法。此外，LOCA在IPhO 2025考试中获得了28.6分（满分30分）的接近完美得分，显示了其在不同情境下的强大可迁移性。我们的工作指向开发可信赖的AI伙伴用于科学研究和教育。
引用
@article{arxiv.2511.10515,
title = {Mastering Olympiad-Level Physics with Artificial Intelligence},
author = {Dong-Shan Jian and Xiang Li and Chen-Xu Yan and Hui-Wen Zheng and Zhi-Zhang Bian and You-Le Fang and Ren-Xi He and Jing-Tian Zhang and Ce Meng and Ling-Shi Meng and Bing-Rui Gong and Sheng-Qi Zhang and Yan-Qing Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.10515},
year = {2026}
}
备注
8 pages, 3 figures, Content from the previous article 2510.01249 is included