scientific discovery constraint planning agent benchmark physical environments
摘要

科学发现本质上是受资源约束的过程,需在测量质量与数量间权衡。现有基准多关注静态推理或无约束实验设计,缺乏对约束下规划能力的评估。为此,本文提出 MaD Physics 基准,包含三个基于不同物理定律的环境,要求 Agent 在预算耗尽前进行有效测量并推断潜在规律。该基准重点评估 Agent 的数据建模与约束规划能力,并通过四种 Gemini 模型测试,揭示了其在结构化探索与数据收集方面的不足,为提升科学推理指明方向。

AI 推荐理由

论文核心评估 Agent 在资源约束下进行测量规划和任务分解的能力,属于规划研究。

研究机构
Google DeepMind Québec AI Institute, Université de Montréal
论文信息
作者 Moksh Jain, Mehdi Bennani, Johannes Bausch, Yuri Chervonyi, Bogdan Georgiev et al.
发布日期 2026-05-11
arXiv ID 2605.10820
相关性评分 9/10 (高度相关)