論文の概要: MathAgent: Leveraging a Mixture-of-Math-Agent Framework for Real-World Multimodal Mathematical Error Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18132v1
• Date: Sun, 23 Mar 2025 16:25:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:31:23.363236
• Title: MathAgent: Leveraging a Mixture-of-Math-Agent Framework for Real-World Multimodal Mathematical Error Detection
• Title（参考訳）: MathAgent: 実世界のマルチモーダルな数学的エラー検出のためのMixture-of-Math-Agentフレームワークを活用する
• Authors: Yibo Yan, Shen Wang, Jiahao Huo, Philip S. Yu, Xuming Hu, Qingsong Wen,
• Abstract要約: これらの課題に対処するために設計された新しいMixture-of-Math-AgentフレームワークであるMathAgentを紹介する。 MathAgentはエラー検出を3つのフェーズに分解し、それぞれが特別なエージェントによって処理される。 実世界の教育データに基づいてMathAgentを評価し,誤差ステップ同定の精度を約5%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.325457460187046
• License:
• Abstract: Mathematical error detection in educational settings presents a significant challenge for Multimodal Large Language Models (MLLMs), requiring a sophisticated understanding of both visual and textual mathematical content along with complex reasoning capabilities. Though effective in mathematical problem-solving, MLLMs often struggle with the nuanced task of identifying and categorizing student errors in multimodal mathematical contexts. Therefore, we introduce MathAgent, a novel Mixture-of-Math-Agent framework designed specifically to address these challenges. Our approach decomposes error detection into three phases, each handled by a specialized agent: an image-text consistency validator, a visual semantic interpreter, and an integrative error analyzer. This architecture enables more accurate processing of mathematical content by explicitly modeling relationships between multimodal problems and student solution steps. We evaluate MathAgent on real-world educational data, demonstrating approximately 5% higher accuracy in error step identification and 3% improvement in error categorization compared to baseline models. Besides, MathAgent has been successfully deployed in an educational platform that has served over one million K-12 students, achieving nearly 90% student satisfaction while generating significant cost savings by reducing manual error detection.
• Abstract（参考訳）: 教育環境における数学的誤り検出は、視覚的・テキスト的な数学的内容と複雑な推論能力の両方を高度に理解する必要があるマルチモーダル大言語モデル(MLLM)にとって重要な課題である。 数学的な問題解決には有効であるが、MLLMは、マルチモーダルな数学的文脈において、学生の誤りを特定し分類するニュアンスなタスクに苦慮することが多い。 そこで本稿では,これらの課題に対処するための新しいMixture-of-Math-AgentフレームワークであるMathAgentを紹介する。 提案手法は, 画像テキスト整合性検証器, 視覚的意味解釈器, 統合的誤り解析器の3つのフェーズに分解する。 このアーキテクチャは、マルチモーダル問題と学生ソリューションステップの関係を明示的にモデル化することで、数学的内容のより正確な処理を可能にする。 実世界の教育データに基づいてMathAgentを評価し,エラーステップの識別精度が約5%向上し,エラー分類の精度がベースラインモデルに比べて3%向上したことを示した。 さらに、MathAgentは100万人以上のK-12学生を教育プラットフォームに配置し、90%近い学生満足度を達成し、手動によるエラー検出を減らすことで大幅なコスト削減を実現している。

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