Автор: Денис Аветисян
Новая система, основанная на машинном обучении с подкреплением, демонстрирует успехи, сопоставимые с золотыми медалями на Международной физической олимпиаде.
Представлена семейство открытых больших языковых моделей P1, способных к продвинутым рассуждениям в области физики и научным открытиям.
Несмотря на значительный прогресс в области больших языковых моделей, решение задач, требующих глубокого понимания физических законов, оставалось сложной задачей. В настоящей работе, озаглавленной ‘P1: Mastering Physics Olympiads with Reinforcement Learning’, представлена новая серия открытых моделей P1, обученных с использованием обучения с подкреплением и демонстрирующих исключительные способности к решению олимпиадных задач по физике. Среди них модель P1-235B-A22B впервые в истории достигла золотого уровня на Международной физической олимпиаде (IPhO 2025), завоевав 12 золотых медалей на различных международных соревнованиях. Открывают ли модели P1 новые перспективы для развития научных исследований и создания искусственного интеллекта, способного к настоящему физическому мышлению?
Истинная Сущность Решения Физических Задач
Традиционные методы автоматизированного решения физических задач сталкиваются с существенными трудностями при работе с задачами олимпиадного уровня. Эти задачи требуют не просто применения известных формул и алгоритмов, но и глубокого понимания физических принципов, способности к построению логических цепочек рассуждений и творческому подходу к решению проблемы. Существующие системы, как правило, основаны на жестких правилах и шаблонах, что не позволяет им адаптироваться к нестандартным условиям и находить решения, требующие интуиции и эвристики. Например, задача, требующая анализа сложной динамической системы или применения принципа суперпозиции в квантовой механике, часто оказывается непосильной для алгоритмов, успешно справляющихся с более простыми вычислениями. Эффективное решение таких задач предполагает не только знание формул, таких как $F = ma$ или $E = mc^2$, но и умение правильно интерпретировать условия, выявлять ключевые факторы и выбирать оптимальный подход к решению, что пока остается сложной задачей для автоматизированных систем.
Современные языковые модели, несмотря на впечатляющие успехи в обработке естественного языка, часто демонстрируют недостаточную глубину понимания и логическую строгость, необходимые для корректного применения физических принципов. В частности, модели испытывают трудности при решении задач, требующих не просто воспроизведения заученных формул, но и построения последовательной цепочки рассуждений, основанных на фундаментальных законах физики. Например, при решении задач по динамике, модель может успешно записать $F=ma$, но не суметь правильно определить все силы, действующие на тело, или учесть геометрические особенности задачи. Это связано с тем, что модели, обученные на больших объемах текста, оперируют статистическими закономерностями, а не истинным пониманием физических явлений, что приводит к ошибкам в логических выводах и неверным решениям.
Архитектура P1: Путь к Разумному Решению
Семейство больших языковых моделей P1 построено на архитектуре Qwen3 и предназначено для решения сложных задач по физике. В основе разработки лежит идея создания системы, способной не просто выдавать ответы, но и демонстрировать последовательное рассуждение при решении физических задач. Модели P1 отличаются повышенной способностью к обработке и анализу данных, необходимых для корректного решения задач, включая численные данные, уравнения и условия. Использование архитектуры Qwen3 обеспечивает высокую производительность и масштабируемость, что позволяет эффективно решать широкий спектр задач различной сложности в области физики. Особенностью является акцент на способности модели к логическому выводу и применению физических принципов.
Обучение моделей семейства P1 осуществляется с использованием обучения с подкреплением (RL), в частности, алгоритма GSPO (Generalized State-Preference Optimization). GSPO позволяет оптимизировать процесс рассуждений и генерации решений путём максимизации вознаграждения, основанного на корректности и полноте ответа. В процессе обучения модель взаимодействует со средой, получая обратную связь в виде вознаграждений за каждый шаг решения задачи. Алгоритм GSPO эффективно справляется с задачами, требующими последовательного принятия решений и долгосрочного планирования, что критически важно для решения сложных физических задач.
В основе архитектуры P1 лежит фреймворк PhysicsMinions, представляющий собой систему, предназначенную для детализированного анализа и последовательного решения физических задач. Данный фреймворк обеспечивает агенту возможность разбивать сложные задачи на более мелкие, управляемые подзадачи, что позволяет проводить более глубокий анализ условий и промежуточных результатов. PhysicsMinions использует итеративный подход, в котором каждый шаг решения тщательно проверяется и корректируется, что способствует повышению точности и надежности получаемых ответов. Особенностью является акцент на промежуточных вычислениях и логических рассуждениях, фиксируемых в процессе решения, что позволяет отслеживать ход мыслей агента и выявлять потенциальные ошибки.
Достижение Золотого Стандарта: Подтверждение Эффективности
В процессе обучения с подкреплением (RL) была реализована адаптивная настройка обучаемости (Adaptive Learnability Adjustment). Данный механизм предназначен для предотвращения катастрофического забывания (catastrophic forgetting) — явления, при котором модель теряет ранее приобретенные знания при освоении новых. Адаптивная настройка позволяет динамически регулировать скорость обучения различных параметров модели, уделяя больше внимания сохранению важных знаний и предотвращая их перезапись при обучении новым задачам. Это обеспечивает поддержание стабильного улучшения производительности модели на протяжении всего процесса обучения и способствует формированию более устойчивой и обобщенной модели.
Для дальнейшей оптимизации производительности модели в процессе инференса был применен метод обучения с подкреплением во время тестирования (Test-Time Reinforcement Learning, TTRL). TTRL позволяет модели адаптировать свою стратегию непосредственно во время выполнения задачи, используя данные, полученные в реальном времени, без необходимости переобучения на размеченных данных. Этот подход направлен на повышение точности и эффективности работы модели в условиях, отличных от тех, что использовались при ее обучении, что особенно важно для решения сложных задач, требующих адаптации к новым ситуациям и данным.
Модель P1-235B-A22B продемонстрировала результаты, соответствующие золотому стандарту, на бенчмарке IPhO 2025, заняв 3-е место в общем зачете. Это стало первым случаем достижения такого результата для модели с открытым исходным кодом. По результатам тестирования, P1-235B-A22B набрала 21.2 балла из 30 возможных, что позволило ей разделить 3-е место с моделями Gemini-2.5-Pro и GPT-5.
В ходе оценки на бенчмарке IPhO 2025 модель P1-235B-A22B продемонстрировала результат 21.2 из 30 возможных баллов, что позволило ей занять 3-е место в общем зачете. Этот результат является сопоставимым с показателями моделей Gemini-2.5-Pro и GPT-5, которые также набрали 21.2 балла. Данное достижение подтверждает эффективность предложенного подхода к обучению и позволяет модели конкурировать с ведущими коммерческими решениями в области решения задач по физике.
Модель P1-235B-A22B заняла первое место в рейтинге HiPhO (High School Physics Olympiad) при использовании совместно с фреймворком PhysicsMinions. Данный результат был достигнут благодаря синергии между возможностями модели в решении физических задач и специализированным инструментарием PhysicsMinions, предназначенным для автоматизации и оптимизации процесса решения олимпиадных задач по физике. Сочетание этих двух компонентов позволило значительно повысить эффективность и точность решения задач, что и привело к лидерству в рейтинге HiPhO.
Достигнутый успех модели P1-235B-A22B демонстрирует эффективность применяемого подхода в формировании глубокого понимания физических концепций. В частности, модель продемонстрировала способность решать задачи, требующие знания о трении, атмосферном давлении и свойствах ртути, что подтверждается её результатами на бенчмарке IPhO 2025 и лидерстве на HiPhO Leaderboard при использовании с PhysicsMinions. Это указывает на то, что модель не просто заучивает ответы, а овладевает принципами, позволяющими применять знания в различных физических задачах и ситуациях.
Новый Горизонт Научных Исследований: Потенциал Искусственного Разума
Успех моделей P1 наглядно демонстрирует возможности обучения с подкреплением (RL) в создании искусственных интеллектов, способных к сложным научным рассуждениям. Вместо программирования конкретных правил решения задач, система самостоятельно осваивает стратегии, необходимые для достижения поставленной цели, в данном случае — решения физических задач. Этот подход позволяет агентам не просто находить ответы, но и понимать лежащие в их основе принципы, что проявляется в способности обобщать знания и применять их к новым, ранее невиданным ситуациям. Способность P1 к планированию и решению задач, требующих многоступенчатых рассуждений, указывает на перспективность использования RL для автоматизации не только рутинных вычислений, но и творческих аспектов научной работы, открывая новые горизонты для исследований и инноваций.
Успешная реализация подхода, продемонстрированная в физических задачах, открывает широкие перспективы для его применения в других сложных научных областях. Потенциал алгоритмов, основанных на обучении с подкреплением, не ограничивается изучением законов механики и электромагнетизма. Данный метод может быть эффективно адаптирован для решения задач в химии, например, для предсказания свойств молекул или оптимизации химических реакций. В биологии подобные алгоритмы способны моделировать сложные биологические системы, анализировать геномные данные и разрабатывать новые лекарственные препараты. Аналогичным образом, в инженерии данный подход может быть использован для проектирования оптимальных конструкций, управления сложными технологическими процессами и создания инновационных материалов. Таким образом, универсальность метода позволяет значительно расширить границы автоматизированных научных исследований и ускорить темпы открытий в различных областях науки и техники.
Автоматизированные инструменты решения задач, такие как P1, способны значительно ускорить научные открытия, предоставляя исследователям возможность углубленного изучения сложных явлений и генерации новых гипотез. Вместо ручного анализа огромных массивов данных и проведения многочисленных экспериментов, P1 позволяет автоматизировать процесс поиска закономерностей и выявления потенциально значимых связей. Это не заменяет роль ученого, а скорее расширяет его возможности, позволяя сосредоточиться на интерпретации результатов и разработке более точных теоретических моделей. Подобные системы могут быть особенно полезны в областях, где традиционные методы анализа оказываются неэффективными из-за сложности и многомерности данных, открывая новые горизонты для научных исследований и инноваций. Возможность быстрого тестирования гипотез и автоматического поиска решений позволяет значительно сократить время, необходимое для проведения научных исследований и внедрения новых технологий.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что элегантность и эффективность алгоритмов, способных решать сложные физические задачи, напрямую зависят от их математической строгости и корректности. Модель P1, достигая олимпийского уровня в решении задач, подтверждает эту закономерность. Кен Томпсон однажды заметил: «В конечном счете, программирование — это просто создание иллюзий, которые работают». В контексте P1, эта «иллюзия» — способность модели к логическому выводу и решению проблем, основанная на четко определенных математических принципах. Особенно заметно, как применение методов обучения с подкреплением позволяет модели не просто «работать на тестах», а действительно понимать физические принципы и применять их для решения новых, ранее не встречавшихся задач, что и является ключевым аспектом продвижения в области научного ИИ.
Что Дальше?
Представленные модели, демонстрируя успехи в решении олимпиадных задач по физике, лишь подчеркивают фундаментальную проблему: способность к формальному выводу не гарантирует истинного понимания. Достижение «золотого» результата — статистический факт, но детерминированная воспроизводимость этого результата, при различных начальных условиях и аппаратных реализациях, остается под вопросом. Если решение нельзя доказать, а лишь наблюдать, то какая ценность у такого «интеллекта»?
Следующим этапом видится не увеличение размера моделей или усложнение архитектур, а разработка методов верификации и формального доказательства их рассуждений. Необходимо отойти от эвристических подходов к построению «интеллекта» и стремиться к созданию систем, способных предоставлять гарантии корректности своих выводов. Иначе, мы рискуем создать сложные системы, выдающие правдоподобные, но принципиально необъяснимые результаты.
Перспективы дальнейших исследований лежат в области интеграции символьных вычислений и нейронных сетей, создания гибридных систем, способных сочетать гибкость и адаптивность нейронных сетей с точностью и доказуемостью символьных методов. Лишь тогда, возможно, удастся создать действительно надежный и предсказуемый «интеллект», способный не просто решать задачи, но и объяснять принципы, лежащие в их основе.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.13612.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Квантовое обучение: новый взгляд на фазовые переходы
- Маленький шаг в скрытом пространстве — огромный скачок для изображения
- Квантовая схема: адаптация к шуму для многочиповых систем
- Квантовая симуляция без издержек: новый подход к динамике открытых систем
- Квантовое моделирование затухающих волн: новый подход к точности и эффективности
2025-11-18 22:23