arXiv · cs.CL· Xinye Yang·· 10 天前AI 评分41
RLAWM：公理化世界建模强化学习方法提升 LLM 物理推理
Axiomatic World Modeling for Physics Reasoning
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Xinye Yang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.24519v1
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AI 导读
一篇 NeurIPS 2026 论文提出 RLAWM（基于公理化世界建模的强化学习），通过惩罚模型内部公理化世界模型与题目真实物理世界的偏离（建模漂移），在建模和求解两个层级分别给予物理奖励，且仅在训练时使用、推理无额外开销。该方法在 PhysReason 上较基线最高提升 12.2 分、在 PHYSICS 上提升 5.2 分，并在奥赛级物理和数学上零样本泛化，较最强基线取得 2.45 倍增益和 10 分提升。
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