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Keep K3 suite selection and report-schema scoring in bash, merge K3/vision dataset_args into dpv4 yamls, and pin EvalScope at 735d920ee911 with local patches. Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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# PhyX-OE
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## 概述
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PhyX 是首个面向现实、视觉接地场景中物理推理的大规模基准测试。这是其开放式变体：不提供选项，模型必须从图示中推导出大学水平物理问题的答案并明确陈述。
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## 任务描述
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- **任务类型**：视觉开放式物理问题求解
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- **输入**：一张图示，加上问题描述和提问
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- **输出**：包含逐步推导过程并以最终答案（带单位的数值或公式）结尾的解答
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- **领域**：大学水平物理（力学、电磁学、热力学、波动/声学、光学、现代物理）
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## 关键特性
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- 包含 3,000 道大学水平题目（`test`），覆盖 6 个核心领域和 25 个子领域，每个领域作为独立子集提供；设置 `eval_split='test_mini'` 可选择官方的 1,000 题 testmini 测试集。
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- 每道题均基于一张图示，其中包含文本未重复说明的信息，因此模型必须结合视觉线索与隐含的物理定律进行推理。
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- 涵盖 6 种推理类型（物理模型接地、多公式、空间关系、数值、预测性及隐含条件推理）。
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- 采用论文默认的 *Text-DeRedundancy* 输入风格：简化后的问题描述加提问，并附上图示。
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- 官方提示词被逐字复现，包括对逐步推理的要求，以确保评分结果与已发表数据具有可比性。
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## 评估说明
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- 主要指标：`acc`，即各题目的平均准确率，整体及按领域分别报告。
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- 最终答案从 `\boxed{...}` 中提取；若无，则从 'final answer:' / 'correct answer:' 语句中提取；若仍无，则将整个回复与标准答案比较。若回复在给出答案前被截断，则得分为 0（此情况与模型物理能力无关）；请为模型设置足够大的 `generation_config.max_tokens`。
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- 答案为自由格式的带单位数值，因此默认使用 LLM 评判器（官方推荐）：设置 `judge.strategy='auto'` 或 `'llm'` 并提供 `judge.models`。仅当答案字符串不完全匹配时才调用评判器。
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- 若设置 `judge.strategy='rule'`，则回退到官方的字符串级匹配模式，但会低估准确率，因为等效表达（如 `0.5 m` 与 `50 cm`）在字面上并不相同。
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- 图像以内联 base64 形式发送，最大约 5 MB；若所用模型对单张图像有更小的大小限制，请在 `dataset_args` 中设置 `max_image_bytes`。
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- 资源链接：[论文](https://arxiv.org/abs/2505.15929) | [GitHub](https://github.com/NastyMarcus/PhyX) | [项目主页](https://killthefullmoon.github.io/projects/PhyX/index.html)
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## 属性
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| 属性 | 值 |
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| **基准测试名称** | `phyx_oe` |
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| **数据集ID** | [evalscope/PhyX](https://modelscope.cn/datasets/evalscope/PhyX/summary) |
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| **论文** | [Paper](https://arxiv.org/abs/2505.15929) |
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| **标签** | `MultiModal`, `QA`, `Reasoning` |
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| **指标** | `accuracy` |
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| **默认示例数** | 0-shot |
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| **评估划分** | `test` |
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## 数据统计
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| 指标 | 值 |
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| 总样本数 | 3,000 |
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| 提示词长度（平均） | 364.68 字符 |
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| 提示词长度（最小/最大） | 93 / 1874 字符 |
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**各子集统计：**
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| 子集 | 样本数 | 提示词平均长度 | 提示词最小长度 | 提示词最大长度 |
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|--------|---------|-------------|------------|------------|
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| `mechanics` | 550 | 356.92 | 124 | 1273 |
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| `electromagnetism` | 550 | 326.73 | 107 | 1032 |
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| `thermodynamics` | 500 | 390.86 | 93 | 1174 |
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| `waves_acoustics` | 500 | 379.95 | 101 | 1731 |
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| `optics` | 500 | 361.15 | 109 | 1215 |
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| `modern_physics` | 400 | 380.12 | 106 | 1874 |
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**图像统计：**
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| 指标 | 值 |
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|--------|-------|
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| 图像总数 | 3,000 |
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| 每样本图像数 | 最小: 1, 最大: 1, 平均: 1 |
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| 分辨率范围 | 215x46 - 5712x4953 |
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| 格式 | jpeg, png |
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## 样例示例
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**子集**: `mechanics`
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```json
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{
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"input": [
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{
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"id": "508a6723",
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"content": [
|
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{
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||
"image": "[BASE64_IMAGE: png, ~35.6KB]"
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||
},
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{
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"text": "A patient with a dislocated shoulder is put into a traction apparatus as shown in figure. The pulls $\\vec{A}$ and $\\vec{B} must combine to produce an outward traction force of 12.8 N on the patient’s arm. How large should these pulls be? Please answer the question with step by step reasoning."
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}
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]
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}
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],
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"target": "7.55N",
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"id": 0,
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"group_id": 0,
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"metadata": {
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"index": "0",
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"category": "Mechanics",
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"subfield": "Statics",
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"reasoning_type": [
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"Spatial Relation Reasoning"
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]
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}
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}
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```
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## 提示模板
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*未定义提示模板。*
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## 使用方法
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### 使用 CLI
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```bash
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evalscope eval \
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--model YOUR_MODEL \
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--api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
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--api-key EMPTY_TOKEN \
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--datasets phyx_oe \
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--limit 10 # 正式评估时请删除此行
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```
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### 使用 Python
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```python
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from evalscope import run_task
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from evalscope.config import TaskConfig
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task_cfg = TaskConfig(
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model='YOUR_MODEL',
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api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL',
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api_key='EMPTY_TOKEN',
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datasets=['phyx_oe'],
|
||
dataset_args={
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'phyx_oe': {
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# subset_list: ['mechanics', 'electromagnetism', 'thermodynamics'] # 可选，用于评估特定子集
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}
|
||
},
|
||
limit=10, # 正式评估时请删除此行
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)
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||
run_task(task_cfg=task_cfg)
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||
```
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