PhysicsMinions：利用协同进化多模态多智能体系统在最新物理奥林匹克竞赛中夺得金牌
人工智能
2025-09-30 v1
摘要
物理学是理解和塑造现实世界的核心，解决物理问题的能力是现实世界物理智能的关键指标。物理奥林匹克竞赛被誉为竞技物理的皇冠，提供了一个需要复杂推理和深度多模态理解的严格测试平台，但它在人工智能研究中仍很大程度上未被探索。现有方法主要基于单模型，且开源多模态大语言模型（MLLM）很少达到金牌级别的性能。为了填补这一空白，我们提出了 PhysicsMinions，一个用于物理奥林匹克竞赛的协同进化多智能体系统。其架构包含三个协同工作室：用于解释图表的视觉工作室、用于制定解决方案的逻辑工作室，以及用于执行双阶段验证的审查工作室。该系统通过迭代细化循环进行协同进化，其中审查工作室的反馈不断指导逻辑工作室，使系统能够自我纠正并向真实值收敛。在跨越 7 届最新物理奥林匹克竞赛的 HiPhO 基准上进行评估，PhysicsMinions 取得了三大突破：强泛化性：它持续改进了不同规模的开源和闭源模型，相较于其单模型基线带来了明显的收益；历史性突破：它将开源模型在 7 届奥林匹克竞赛中的金牌数从仅 1-2 枚提升至 6 枚，在平均分指标下实现了开源模型在最新一届国际物理奥林匹克竞赛（IPhO）中的首枚金牌；以及向人类专家的规模扩展：它进一步将开源 Pass@32 分数提升至最新 IPhO 的 26.8/30 分，在 406 名参赛者中排名第 4，远超 22.7 分（排名第 22）的顶级单模型分数。总体而言，PhysicsMinions 为奥林匹克级别的解决问题提供了一个可泛化的框架，具有跨学科扩展的潜力。
引用
@article{arxiv.2509.24855,
title = {PhysicsMinions: Winning Gold Medals in the Latest Physics Olympiads with a Coevolutionary Multimodal Multi-Agent System},
author = {Fangchen Yu and Junchi Yao and Ziyi Wang and Haiyuan Wan and Youling Huang and Bo Zhang and Shuyue Hu and Dongzhan Zhou and Ning Ding and Ganqu Cui and Lei Bai and Wanli Ouyang and Peng Ye},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.24855},
year = {2025}
}