論文の概要: Thinking Fast and Laterally: Multi-Agentic Approach for Reasoning about Uncertain Emerging Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07977v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 23:29:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:02:41.731692
• Title: Thinking Fast and Laterally: Multi-Agentic Approach for Reasoning about Uncertain Emerging Events
• Title（参考訳）: 高速かつ横向きに考える:未確認イベントの推論のためのマルチエージェントアプローチ
• Authors: Stefan Dernbach, Alejandro Michel, Khushbu Agarwal, Christopher Brissette, Geetika Gupta, Sutanay Choudhury,
• Abstract要約: 本稿では,AIシステムにシステム2推論機能を実装するための側方的思考を紹介する。 本稿では,側方的思考クエリと評価データセットを体系的に生成・モデル化するためのフレームワークを提案する。 本稿では,ストリーミングデータ環境における複雑な低特異性クエリを処理するために設計されたマルチエージェントフレームワークであるStreaming Agentic Lateral Thinking (SALT)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.77679335989817
• License:
• Abstract: This paper introduces lateral thinking to implement System-2 reasoning capabilities in AI systems, focusing on anticipatory and causal reasoning under uncertainty. We present a framework for systematic generation and modeling of lateral thinking queries and evaluation datasets. We introduce Streaming Agentic Lateral Thinking (SALT), a multi-agent framework designed to process complex, low-specificity queries in streaming data environments. SALT implements lateral thinking-inspired System-2 reasoning through a dynamic communication structure between specialized agents. Our key insight is that lateral information flow across long-distance agent interactions, combined with fine-grained belief management, yields richer information contexts and enhanced reasoning. Preliminary quantitative and qualitative evaluations indicate SALT's potential to outperform single-agent systems in handling complex lateral reasoning tasks in a streaming environment.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不確実性を考慮した予測と因果推論に焦点をあて,AIシステムにシステム2推論機能を実装するための側方的思考を紹介する。 本稿では,側方的思考クエリと評価データセットを体系的に生成・モデル化するためのフレームワークを提案する。 本稿では,ストリーミングデータ環境における複雑な低特異性クエリを処理するために設計されたマルチエージェントフレームワークであるStreaming Agentic Lateral Thinking (SALT)を紹介する。 SALTは、特殊なエージェント間の動的通信構造を通じて、横方向の思考にインスパイアされたSystem-2推論を実装している。 我々の重要な洞察は、長距離エージェント間相互作用にまたがる横方向の情報の流れが、きめ細かい信念管理と組み合わされ、より豊かな情報コンテキストと強化された推論をもたらすことである。 予備的な定量的および定性的な評価は、ストリーミング環境における複雑な横方向推論タスクの処理において、SALTが単一エージェントシステムより優れている可能性を示唆している。

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