论文
WorldSolver：Agent 生成求解器能否模拟物理？
WorldSolver: Can LLM Agents Simulate the Physical Dynamics via Solver Generation?
摘要
基于 LLM 的智能体正在日益推进科学和工程问题的解决，物理模拟正在成为一个具有挑战性但实用的测试平台，用于再现复杂的物理现象并应用于具体的人工智能、游戏和电影。作为此类模拟的主力，求解器计算动态系统的状态如何随时间演变。构建此类求解器需要物理理解来识别适当的模型，需要数学推理来制定底层动力学，以及软件工程来将它们实现为可执行代码，但 LLM 智能体的这种功能仍未得到充分开发。为此，我们推出了 WorldSolver，这是一个由 61 篇经典计算机图形学论文中的物理现象衍生出来的 168 个模拟任务的基准，横跨 7 个物理领域。每个任务都包含一个代码 脚手架，为场景提供固定的模拟环境，求解器实现留给智能体来完成。具体来说，我们从三个维度对其进行评估：成功执行的执行检查、在渲染模拟中再现预期动态行为的视觉保真度、以及生成的动态的基于物理的验证的物理合理性。前沿智能体上的实验表明，生成可执行求解器本身就很困难，满足视觉和物理正确性更难。 GPT-5.6-Sol 和 Claude-Opus-5 的表现比其他评估的智能体更好，但总体得分分别仅为 48.7% 和 46.7%。 WorldSolver 是 Agentic 求解器生成的早期一步，我们希望它有助于推动智能体的进展，以忠实地模拟动态物理世界。代码可在 https://github.com/sirujiang/WorldSolver. 获取
